പ്രദേശ വിശകലനത്തിനായി താപ സാധ്യതകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിലെ ഒരു തെരുവ് ശൃംഖലയുടെ താപ സാധ്യതകൾ കണക്കാക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ഉദാഹരണം

നഗര പ്രദേശം സങ്കീർണ്ണവും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായ ഒരു സംവിധാനമാണ്, അത് നിരന്തരമായ മാറ്റത്തിലാണ്. സ്പേഷ്യൽ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ (ഘടകങ്ങൾ) ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് പ്രദേശം വിവരിക്കാനും നഗര പരിസ്ഥിതി വിലയിരുത്താനും കഴിയും. പ്രദേശത്തെ വിവരിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ അവയുടെ സ്വാധീനത്തിന്റെ സ്വഭാവത്തിലും (പോസിറ്റീവ്, നെഗറ്റീവ്), ജ്യാമിതീയ കോൺഫിഗറേഷനിലും (പോയിന്റുകൾ, വരികൾ, ബഹുഭുജങ്ങൾ) വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

പ്രദേശത്തിന്റെ മൊത്തത്തിലുള്ള വികസനത്തിന്റെ തലത്തിലോ അതിന്റെ ഏതെങ്കിലും പ്രത്യേക വശത്തിലോ ഓരോ വ്യക്തിഗത വസ്തുവിന്റെയും സ്വാധീനത്തിന്റെ അളവ് നിർണ്ണയിക്കുന്നത് പലപ്പോഴും വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. ഇന്ന്, "സംസ്കാരം", "സാമൂഹിക മണ്ഡലം", "സാമൂഹിക പിരിമുറുക്കം", "നല്ല ജീവിതം", "സാമ്പത്തിക വികസനം", "ജനസംഖ്യാ ആരോഗ്യം" തുടങ്ങിയ ആശയങ്ങളെ നിർവചിക്കുകയും വിവരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന പ്രശ്നം കൂടുതൽ പ്രസക്തമാവുകയാണ്. ഈ ആശയങ്ങളുടെ അവ്യക്തത വ്യത്യസ്‌ത സാമൂഹിക ഗ്രൂപ്പുകൾക്കും വിവിധ പ്രായക്കാർക്കും ലിംഗക്കാർക്കും ബാധകമാക്കാൻ ഞങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുവെങ്കിൽ വർദ്ധിക്കുന്നു.

കൂടാതെ, ആധുനിക ആശയത്തിൽ നഗരത്തിന്റെ അതിരുകൾ തികച്ചും ഏകപക്ഷീയമാണെന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്. ജനസംഖ്യയുടെ ദൈനംദിന കുടിയേറ്റം, വിദൂര പ്രദേശങ്ങളുടെ ഗതാഗത പ്രവേശനക്ഷമത നഗരത്തിന്റെ “അതിർത്തിയെ കൂടുതൽ മങ്ങിക്കുന്നു”. ഇപ്പോൾ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന സങ്കലനം എന്ന ആശയം പൊതുവെ നഗരത്തിന്റെ അതിരുകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതേ സമയം നഗരാതിർത്തി എന്ന ആശയത്തെ കൂടുതൽ അവ്യക്തമാക്കുന്നു.

മുകളിൽ വിവരിച്ച പ്രശ്‌നങ്ങൾ ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, ഇന്ന് പ്രദേശങ്ങളുടെ വിശകലനവും വിലയിരുത്തലും നഗര പരിസ്ഥിതിയുടെ അനേകം പ്രശ്‌നങ്ങൾ പരിഹരിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്ന ഏറ്റവും വാഗ്ദാനവും രസകരവുമായ മേഖലകളിൽ ഒന്നാണ്.

"തെർമൽ" മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രദേശം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ഒരു രീതി പരിഗണിക്കാൻ ലേഖനം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. വിവിധ സ്വഭാവങ്ങളുടെ (പോയിന്റ്, ലീനിയർ, ഏരിയ) വസ്തുക്കൾ (ഘടകങ്ങൾ) സൃഷ്ടിച്ച സാധ്യതകളെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ രീതി. ഈ രീതി ഉപയോഗിച്ച് പ്രദേശത്തിന്റെ വിശകലനം, പ്രദേശത്തെ വിവരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് (ഘടകങ്ങൾ) ടെറിട്ടറിയുടെ ഓരോ പോയിന്റിലും കൃത്യമായ സംഖ്യാ (സ്കോർ) വിലയിരുത്തലിലേക്ക് നീങ്ങുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.

ടെറിട്ടറി വിശകലനത്തിന്റെ ഭാഗമായി പഠിച്ച പൊട്ടൻഷ്യലുകൾക്ക് ഒരു ഭൗതിക വ്യാഖ്യാനമുണ്ട് - വ്യത്യസ്ത അളവുകളുടെ പരിതസ്ഥിതികളിൽ (2D, 3D) ചൂട് പ്രചരിപ്പിക്കൽ. ഈ പ്രതിഭാസത്തെ "താപ" ചിത്രങ്ങളുടെ (പ്രദേശത്തിന്റെ "ചൂട്" മാപ്പുകൾ) രൂപത്തിൽ പ്രതിനിധീകരിക്കാം, ചിത്രത്തിന്റെ വർണ്ണ തീവ്രതയെ ആശ്രയിച്ച് പ്രദേശത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ അളവിനെക്കുറിച്ച് ഒരു ആശയം നൽകുന്നു.

പ്രദേശ ഘടകങ്ങൾ

പ്രദേശത്തെയും അവയുടെ സൂചകങ്ങളെയും സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങൾ തിരയുന്നതും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതും ടെറിട്ടറി വിശകലനത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ചുറ്റുമുള്ള പ്രദേശത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്നതും ഒരു കൂട്ടം സ്വഭാവസവിശേഷതകളും സ്പേഷ്യൽ കോർഡിനേറ്റുകളും ഉള്ള വസ്തുക്കളാണ് സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങൾ. കടകൾ, വ്യാവസായിക സൗകര്യങ്ങൾ, റോഡുകൾ, വനങ്ങൾ, ജലാശയങ്ങൾ എന്നിവ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങളാണ്.

സ്വാധീന സൂചകങ്ങൾ വസ്തുക്കളാണ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ സ്വാധീനം കൂടാതെ ഒരു കൂട്ടം സ്വഭാവസവിശേഷതകളും സ്പേഷ്യൽ കോർഡിനേറ്റുകളും ഉണ്ട്. സ്വാധീന സൂചകങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ: എടിഎമ്മുകൾ, ബിൽബോർഡുകൾ, സ്മാരകങ്ങൾ.

ഇനിപ്പറയുന്ന അവതരണത്തിൽ, സ്വാധീന ഘടകങ്ങളുടെ ആശയം ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കും, അത് രണ്ട് പദങ്ങളും - ഘടകങ്ങളും സ്വാധീന സൂചകങ്ങളും സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.

സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളായി പ്രവർത്തിക്കുന്ന സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയുടെ ഒരു ഉദാഹരണം ചുവടെയുണ്ട്.

പ്രദേശങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ജോലിയുടെ ഒരു പ്രധാന ഘട്ടം പ്രാരംഭ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഘട്ടമാണ്. വ്യത്യസ്ത അളവിലുള്ള വിശദാംശങ്ങളുടെ പ്രദേശത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളെ കുറിച്ച് ഇന്ന് ധാരാളം വിവരങ്ങൾ ഉണ്ട്.

ഓപ്പൺ സോഴ്‌സുകളിൽ നിന്നോ നിയന്ത്രിത ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നോ വിവരങ്ങൾ ലഭിക്കും. മിക്ക കേസുകളിലും, വിശകലനത്തിന് തുറന്ന വിവരങ്ങൾ മതിയാകും, എന്നിരുന്നാലും, ഒരു ചട്ടം പോലെ, ഇതിന് തികച്ചും അധ്വാന-ഇന്റൻസീവ് പ്രോസസ്സിംഗ് ആവശ്യമാണ്.

ഓപ്പൺ സോഴ്സുകളിൽ, ലീഡർ, ഞങ്ങളുടെ അഭിപ്രായത്തിൽ, റിസോഴ്സ് OpenStreetMap (OSM) ആണ്. ഈ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് ലഭിക്കുന്ന വിവരങ്ങൾ ലോകമെമ്പാടും ദിവസവും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു.

OpenStreetMap (OSM) ഉറവിട വിവരങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ഫോർമാറ്റുകളിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു:

- OSM ഫോർമാറ്റ്. XML ഗ്രാഫിക് ഇമേജുകൾ - നോഡുകൾ, പാതകൾ, ബന്ധങ്ങൾ എന്നിവയെ വിവരിക്കാൻ ".osm" വിപുലീകരണമുള്ള പ്രധാന ഫോർമാറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

- "പോളിഷ് ഫോർമാറ്റ്". ഗ്രാഫിക്സിൽ പ്രവർത്തിക്കാൻ ".mp" വിപുലീകരണമുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഫോർമാറ്റ് ഉപയോഗിക്കുന്നു.

- PBF ഫോർമാറ്റ്. “.osm.pbf” വിപുലീകരണത്തോടുകൂടിയ ഡാറ്റ സംഭരണ ​​ഫോർമാറ്റ്.

നിങ്ങൾക്ക് ഇനിപ്പറയുന്ന വിവരങ്ങളുടെ ഉറവിടമായും ഉപയോഗിക്കാം:

- 2 ജിഐഎസ്
എന്റർപ്രൈസുകൾക്കും ഓർഗനൈസേഷനുകൾക്കുമായി മികച്ച 3-ലെവൽ ക്ലാസിഫയറിനൊപ്പം ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും പ്രതിമാസ പ്രോസസ്സ് ചെയ്തതുമായ വിവരങ്ങൾ റിസോഴ്സിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

- കെഎംഎൽ (കീഹോൾ മാർക്ക്അപ്പ് ലാംഗ്വേജ്) ഫയലുകൾ
മൊബൈൽ ഉപകരണങ്ങൾക്കായി Google Earth, Google Maps, Google Maps എന്നിവയിൽ ഭൂമിശാസ്ത്രപരമായ ഡാറ്റ പ്രദർശിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഫയൽ ഫോർമാറ്റാണ് KML (കീഹോൾ മാർക്ക്അപ്പ് ലാംഗ്വേജ്) ഫയലുകൾ.

KML ഫയലുകൾ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് ഇവ ചെയ്യാനാകും:
- ഭൂമിയുടെ ഉപരിതലത്തിലെ സ്ഥലങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കാൻ വിവിധ ഐക്കണുകൾ ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്യുകയും ഒപ്പുകൾ ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്യുക
- ക്യാമറയുടെ സ്ഥാനം മാറ്റിക്കൊണ്ട് തിരഞ്ഞെടുത്ത ഒബ്‌ജക്റ്റുകൾക്കായി വ്യത്യസ്ത കോണുകൾ സൃഷ്‌ടിക്കുക
- വ്യത്യസ്ത ഓവർലേ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക
— ഒരു ഒബ്‌ജക്‌റ്റിന്റെ ഡിസ്‌പ്ലേ ഇഷ്‌ടാനുസൃതമാക്കുന്നതിന് ശൈലികൾ നിർവചിക്കുക, ഹൈപ്പർലിങ്കുകളും ഇൻലൈൻ ചിത്രങ്ങളും സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിന് HTML കോഡ് പ്രയോഗിക്കുക
- ഘടകങ്ങളുടെ ശ്രേണിപരമായ ഗ്രൂപ്പിംഗിനായി ഫോൾഡറുകൾ ഉപയോഗിക്കുക
- റിമോട്ട് അല്ലെങ്കിൽ ലോക്കൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് നോഡുകളിൽ നിന്ന് കെഎംഎൽ ഫയലുകൾ ഡൈനാമിക് ആയി സ്വീകരിക്കുകയും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുകയും ചെയ്യുക
- XNUMXD വ്യൂവറിലെ മാറ്റങ്ങൾ അനുസരിച്ച് KML ഡാറ്റ സ്വീകരിക്കുക

- സ്റ്റേറ്റ് രജിസ്ട്രേഷൻ, കാഡസ്ട്രെ, കാർട്ടോഗ്രഫി എന്നിവയ്ക്കുള്ള ഫെഡറൽ സർവീസ് "റോസ്രീസ്റ്റർ"
Rosreestr പോർട്ടലിലെ വിവരങ്ങൾ അതിന്റെ ഉള്ളടക്കത്തിനും പ്രസക്തിക്കും വിലപ്പെട്ടതാണ്, പക്ഷേ, നിർഭാഗ്യവശാൽ, മൂലധന നിർമ്മാണ പദ്ധതികൾക്കും ഭൂമി പ്ലോട്ടുകൾക്കും സൗജന്യമായി ഗ്രാഫിക്സ് നേടുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നില്ല. Rosreestr പോർട്ടലിൽ ധാരാളം നിയന്ത്രിത ആക്‌സസ് വിവരങ്ങളും അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

- സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ബോഡികൾ
സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ പ്രദേശത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിവരങ്ങളുടെ നിയമപരമായ ഉറവിടമാണ്, എന്നിരുന്നാലും, ഇന്നത്തെ കണക്കനുസരിച്ച്, സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ബോഡികളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ ഒരു നിശ്ചിത എണ്ണം സൂചകങ്ങൾക്ക് മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ, പ്രധാനമായും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ബോഡികളുടെ റിപ്പോർട്ടുകളിലും പ്രാദേശിക അധികാരികളുടെ റിപ്പോർട്ടുകളിലും.

- അധികാരികളുടെ വിവര സംവിധാനങ്ങൾ
ഉയർന്ന ഗുണമേന്മയുള്ള വിവരങ്ങൾ സർക്കാർ വിവര സംവിധാനങ്ങളിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, എന്നാൽ അതിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗം മാത്രമേ പൊതു ഡൊമെയ്‌നിൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കുകയുള്ളൂ, അവ വിശകലനത്തിനായി ലഭ്യമാണ്.

പ്രദേശങ്ങളുടെ വിശകലനം നടത്തുന്നത് വിവരങ്ങളുടെ ഘടനയിൽ പ്രത്യേക ആവശ്യകതകളൊന്നും ചുമത്തുന്നില്ല; വാസ്തവത്തിൽ, നിങ്ങൾക്ക് കണ്ടെത്തിയതെല്ലാം ഉപയോഗിക്കാം; തുറന്ന ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ സാധാരണയായി പരസ്പരം മാറ്റാവുന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, അപരിചിതമായ പ്രദേശത്തിന്റെ വിശകലനം നടത്താൻ OSM റിസോഴ്സിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച വിവരങ്ങൾ പോലും മതിയാകും എന്നത് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.

ഒരു "താപ" മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രദേശത്തിന്റെ വിശകലനം. സാധ്യതകളുടെ ഭൗതിക വ്യാഖ്യാനം

നേരത്തെ സൂചിപ്പിച്ചതുപോലെ, ടെറിട്ടറി വിശകലനം ഇന്ന് ചർച്ചാവിഷയവും വിവിധ നഗര പരിതസ്ഥിതികളിലെ അടിസ്ഥാന സൗകര്യ വികസനത്തിൽ നിക്ഷേപങ്ങളെ യുക്തിസഹമായി ആകർഷിക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഉപകരണവുമാണ്.

ഭൂപ്രദേശ വിശകലനം ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിച്ച വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ പല പ്രധാന മേഖലകളായി സംയോജിപ്പിക്കാം:

- ഓരോ പോയിന്റിലും പ്രദേശത്തിന്റെ ഏറ്റവും വ്യാഖ്യാനിക്കാവുന്നതും വിശദമായതുമായ വിലയിരുത്തൽ നേടുന്നു.
പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നതിലൂടെ, പ്രദേശത്തിന്റെ ഓരോ പോയിന്റിലും നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കൂട്ടം പോയിന്റുകൾ നേടാനാകും, പൊതുവെ പ്രദേശത്തിന്റെ വികസന നിലവാരത്തെക്കുറിച്ചും ഒരു പ്രത്യേക വിഷയ മേഖലയെക്കുറിച്ചും ഒരു ആശയം നൽകുന്നു. അത്തരമൊരു വിഷയ മേഖല, ഉദാഹരണത്തിന്, സംസ്കാരം, വ്യവസായം, വ്യാപാരം മുതലായവ ആകാം.

- തിരഞ്ഞെടുത്ത പ്രദേശത്ത് ഒരു പ്രത്യേക തരത്തിലുള്ള നിക്ഷേപ വസ്തുക്കൾ (ഉദാഹരണത്തിന്, ബാങ്കുകൾ, പ്രത്യേക സ്റ്റോറുകൾ, ഷോപ്പിംഗ്, വിനോദ കേന്ദ്രങ്ങൾ മുതലായവ) സ്ഥാപിക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും പ്രയോജനപ്രദമായ സ്ഥലങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

- പ്രദേശത്തിന്റെ ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ ഉപയോഗത്തിന്റെ വിശകലനം.
പ്രദേശത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ, പഠനത്തിൻ കീഴിൽ വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത വിപണി സാഹചര്യം, ജനപ്രിയ ഓപ്ഷനുകൾ തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് വിശദമായ പഠനം നടത്താൻ ഈ ദിശ അനുവദിക്കുന്നു.

- പുതിയ റോഡുകളുടെയും പുതിയ റൂട്ടുകളുടെയും ഉദയത്തിന്റെ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച്, ചെലവ് മോഡലിന് ഒരു ഘടകത്തിന്റെ സംഭാവന നിർണ്ണയിക്കുക.

- ഒരു പ്രദേശത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങളുടെ വിശകലനം, വിവിധ പ്രദേശങ്ങളുടെ വിശകലനം (പ്രദേശങ്ങളുടെ താരതമ്യം).

"തെർമൽ" മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ലേഖനത്തിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുള്ള ടെറിട്ടറി വിശകലന രീതിയുടെ മൗലികത പ്രദേശ വികസന സൂചകങ്ങളുടെ ഉപയോഗത്തിലാണ് - സാധ്യതകൾ, സംഖ്യാപരമായി അവതരിപ്പിക്കുകയും പ്രദേശത്തെ വസ്തുവിന്റെ (സ്വാധീന ഘടകം) സ്വാധീനത്തിന്റെ അളവ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പഠനത്തിന്റെ സാരാംശം മനസിലാക്കാൻ, താപ സാധ്യതയെക്കുറിച്ച് കുറച്ച് വാക്കുകൾ പറയുകയും അതിന്റെ ഭൗതിക വ്യാഖ്യാനം നൽകുകയും വേണം.

ഭൗതികശാസ്ത്രത്തിൽ അത്തരം ആശയങ്ങളുണ്ട് ശക്തി മണ്ഡലം и ശക്തി പ്രവർത്തനം. ഫോഴ്‌സ് ഫീൽഡിന് energy ർജ്ജത്തിന്റെ മാനമുണ്ട്, ഫോഴ്‌സ് പ്രവർത്തനത്തിന് ശക്തിയുടെ അളവുണ്ട്.

സാർവത്രിക ഗുരുത്വാകർഷണ നിയമത്തിന്, ഫോഴ്‌സ് ഫീൽഡ് ഫോർമുലയാൽ നിർവചിച്ചിരിക്കുന്നു:

F=k/r2, എവിടെ
k - സ്ഥിരമായ;
r - സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരം.

ഫോഴ്‌സ് ഫംഗ്‌ഷൻ ϕ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് എക്‌സ്‌പ്രഷനാണ്:

dϕ=-F*dr, എവിടെ
ϕ-ഫോഴ്സ് ഫീൽഡ് പൊട്ടൻഷ്യൽ;
dϕ, dr - ഡിഫറൻഷ്യലുകൾ;
r എന്നത് സംവദിക്കുന്ന വസ്തുക്കൾ തമ്മിലുള്ള ദൂരമാണ്,

അതിനാൽ ϕ=k/r.

ഫോഴ്‌സ് ഫീൽഡ് പൊട്ടൻഷ്യൽ ϕ യുടെ ഭൗതിക അർത്ഥം ഒരു നിശ്ചിത പാതയിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോൾ ഫോഴ്‌സ് ഫീൽഡ് നടത്തുന്ന വർക്ക് ഇ ആണ്. സാർവത്രിക ഗുരുത്വാകർഷണ നിയമത്തിന്റെ കാര്യത്തിൽ, ഒരു വസ്തുവിലേക്കുള്ള ദൂരം r2 ൽ നിന്ന് r1 ലേക്ക് മാറുമ്പോൾ, ഫോഴ്‌സ് ഫംഗ്ഷൻ നിർണ്ണയിക്കുന്നത് ഫോർമുലയാണ്.

E=k*(1/r1-1/r2), എവിടെ
E എന്നത് ഒരു നിശ്ചിത പാതയിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോൾ ഫോഴ്‌സ് ഫീൽഡ് ചെയ്യുന്ന ജോലിയാണ്;
r1, r2 - വസ്തുവിന്റെ പ്രാരംഭവും അവസാനവുമായ സ്ഥാനം.

ഒരു പ്രദേശം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള ചുമതലയ്ക്കായി, പ്രദേശത്ത് വസ്തുക്കളുടെ (ഘടകങ്ങൾ) സ്വാധീനം ഒരു ശക്തിയായി കണക്കാക്കാം (വൈദ്യുതി പ്രവർത്തനം), കൂടാതെ മൊത്തം താപ സാധ്യതയായി പ്രദേശത്തിന്റെ വികസന നില (ശക്തി മണ്ഡലം) എല്ലാ വസ്തുക്കളിൽ നിന്നും (ഘടകങ്ങൾ). ഭൗതികശാസ്ത്ര പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ, താപ പൊട്ടൻഷ്യൽ എന്നത് താപനിലയാണ്, കൂടാതെ "താപ" മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ടെറിട്ടറി വിശകലനത്തിന്റെ പ്രശ്‌നങ്ങളിൽ, പ്രദേശത്തെ ഒരു ബിന്ദുവിൽ സ്വാധീനിക്കുന്ന എല്ലാ ഘടകങ്ങളുടെയും മൊത്തം ആഘാതത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയിൽ പോയിന്റുകൾ, ലൈനുകൾ, പോളിഗോണുകൾ എന്നിവ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. പൊട്ടൻഷ്യലുകൾ കണക്കാക്കാൻ, വിപുലീകൃത സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയെ ചെറിയ ശകലങ്ങളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഓരോ ശകലത്തിനും, പോയിന്റിൽ നിന്നുള്ള പൊട്ടൻഷ്യൽ ഒബ്ജക്റ്റ് ശകലത്തിന്റെ (ഘടകം) വലുപ്പത്തിന് തുല്യമായ ഒരു ഗുണിതം ഉപയോഗിച്ച് കണക്കാക്കുന്നു.

അടുത്ത സാമ്യതയുടെ തത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഡാറ്റ സെമാന്റിക് ഗ്രൂപ്പുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യാപാര വസ്തുക്കൾ ഉൽപ്പന്നം ഉപയോഗിച്ച് സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു. വന വസ്തുക്കൾ, ജലാശയങ്ങൾ, ജനവാസ കേന്ദ്രങ്ങൾ, ഗതാഗത സ്റ്റോപ്പുകൾ മുതലായവയുടെ ഗ്രൂപ്പുകളുണ്ട്. അർത്ഥത്താൽ ഏകീകരിക്കപ്പെട്ട ഗ്രൂപ്പുകൾ ഒരു ഘടകത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. എല്ലാ വസ്തുക്കളിലൂടെയും (ഘടകങ്ങൾ) കടന്നുപോകുമ്പോൾ, കൂടുതൽ പ്രോസസ്സിംഗിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു കൂട്ടം താപ സാധ്യതകൾ ഞങ്ങൾ നേടുന്നു.

പൊട്ടൻഷ്യലുകളുടെ ഉപയോഗം ("ഹീറ്റ് മാപ്പുകൾ") പ്രദേശത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന വസ്തുക്കളുടെ (ഘടകങ്ങൾ) സ്പേഷ്യൽ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് "താപ" ചിത്രങ്ങളിലേക്ക് നീങ്ങാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു (സാധ്യതകളുടെ ദൃശ്യവൽക്കരണം). അത്തരമൊരു പരിവർത്തനം പ്രദേശത്തിന്റെ ഓരോ പോയിന്റിലും ഘടകത്തിന്റെ സാന്നിധ്യത്തിന്റെ അളവ് നിർണ്ണയിക്കാനും കൂടുതൽ വിശകലനം നടത്താനും സാധ്യമാക്കുന്നു, അതായത്. നഗര വികസനത്തിന്റെ വിവിധ ദിശകൾ നിറത്തിൽ പ്രദർശിപ്പിക്കുക. അങ്ങനെ, പ്രദേശത്തിന്റെ ഓരോ പോയിന്റിനും വ്യത്യസ്തമായ തീവ്രതയുടെ തിളക്കം നമുക്ക് ലഭിക്കും.

നിരവധി ഘടകങ്ങളുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ പ്രദേശത്തിന്റെ "താപ" ചിത്രങ്ങളുടെ ഉദാഹരണങ്ങൾ ചുവടെ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

"ഫാർമസി ചെയിൻ" ഘടകം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ "തെർമൽ" മാപ്പ്

"മുതിർന്നവർക്കുള്ള പോളിക്ലിനിക്കുകൾ" എന്ന ഘടകം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ "ഹീറ്റ്" മാപ്പ്

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ "തെർമൽ" മാപ്പ്, "കുട്ടികളുടെ ക്ലിനിക്കുകൾ" ഘടകം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്നു

"വ്യാവസായിക മേഖലകൾ" എന്ന ഘടകം പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ "തെർമൽ" മാപ്പ്

പ്രദേശത്തിന്റെ "താപ" ചിത്രങ്ങൾ സ്വാധീനത്തിന്റെ വിവിധ വസ്തുക്കളിൽ നിന്നുള്ള സാധ്യതകളുടെ സാന്ദ്രത നിർണ്ണയിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു. അടുത്തതായി, ലഭിച്ച സാധ്യതകളെ ഒരു അവിഭാജ്യ സ്വഭാവമായി സംയോജിപ്പിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്, അത് ധാരാളം ഘടകങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രദേശത്തിന്റെ വിലയിരുത്തൽ അനുവദിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള വിവരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യാനും ഒബ്ജക്റ്റുകൾ തിരിച്ചറിയാനും ഡാറ്റയുടെ അളവ് കുറയ്ക്കാനും, ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടാനും നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്ന ഒരു രീതി ഇതിന് ആവശ്യമാണ്. ഈ രീതികളിൽ ഒന്നാണ് പ്രധാന ഘടകം വിശകലനം (PCA). ഈ രീതിയെക്കുറിച്ചുള്ള കൂടുതൽ വിശദാംശങ്ങൾ ഇതിൽ കാണാം വിക്കിപീഡിയ.

വിശകലനത്തിന്റെ മേഖലയിൽ ഏറ്റവും ശക്തമായി മാറുന്ന പ്രാരംഭ പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു രേഖീയ സംയോജനം കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ് രീതിയുടെ സാരം. സ്‌പേഷ്യൽ ഡാറ്റയ്‌ക്ക് - പ്രദേശത്ത് ഏറ്റവും ശക്തമായി മാറുന്നത്.

പ്രിൻസിപ്പൽ കോംപോണന്റ് മെത്തേഡ് ഭൂപ്രദേശത്ത് ഏറ്റവും ശക്തമായി മാറുന്ന വസ്തുക്കളെ (ഘടകങ്ങൾ) തിരിച്ചറിയുന്നു. രീതിയുടെ ഫലമായി, പുതിയ വേരിയബിളുകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു - യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൂടുതൽ വിവരദായകമായ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ, അതിന്റെ സഹായത്തോടെ പ്രദേശം വിശകലനം ചെയ്യാനും വിവരിക്കാനും ദൃശ്യവൽക്കരിക്കാനും എളുപ്പമാണ്, അതിൽ മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കുന്നത് എളുപ്പമാണ്. .

പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ അനലിറ്റിക്കൽ എക്സ്പ്രഷനുകളാണ് - ചില ഗുണകങ്ങളുള്ള പ്രാരംഭ ഘടകങ്ങളുടെ പൊട്ടൻഷ്യലുകളുടെ ആകെത്തുക. എന്നിരുന്നാലും, ഏതെങ്കിലും ഘടകം പ്രദേശത്ത് കാര്യമായ സ്വാധീനം ചെലുത്തുന്നുവെങ്കിലും വിശകലനം ചെയ്ത പ്രദേശത്തുടനീളം മാറുന്നില്ലെങ്കിൽ, പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ ഘടനയിൽ പ്രധാന ഘടകം ഈ ഘടകം ഉൾപ്പെടുത്തില്ല.

പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ വിവരങ്ങളുടെ അവരോഹണ ക്രമത്തിലാണ് ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നത് - അതായത്. പ്രദേശത്തുടനീളം വ്യാപിക്കുന്നു. ആദ്യ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ വ്യക്തിഗത ഘടകങ്ങളേക്കാൾ കൂടുതൽ വിവരങ്ങൾ വഹിക്കുന്നു കൂടാതെ പ്രദേശത്തെ നന്നായി വിവരിക്കുന്നു. ചട്ടം പോലെ, ഏകദേശം നൂറ് ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം പ്രദേശത്തിനായുള്ള എല്ലാ വിവരങ്ങളുടെയും 50% (വ്യതിയാനം) വഹിക്കുന്നു. പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ പരസ്പരം പരസ്പരബന്ധിതമല്ല, ഓരോ പോയിന്റിലും പ്രദേശത്തിന്റെ സവിശേഷതകളായി മോഡലുകൾക്കായി ഉപയോഗിക്കാം.

പ്രധാന ഘടകത്തിന്, പ്രദേശത്തിന്റെ ചില അമൂർത്തമായി കണക്കാക്കിയ സൂചകമായി, വ്യക്തമായ പേരും വർഗ്ഗീകരണവുമില്ല. എന്നിരുന്നാലും, പ്രധാന ഘടകവുമായി ശക്തമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഘടകങ്ങൾ പ്രധാന ഘടകങ്ങളെ വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ ഞങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു. ചട്ടം പോലെ, ഇനിപ്പറയുന്ന ഘടകങ്ങൾ പ്രധാന ഘടകങ്ങളുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു:

- അടിസ്ഥാന സൗകര്യ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം;
- പ്രദേശത്തിന്റെ ഗതാഗത ഘടകം;
- കാലാവസ്ഥാ മേഖലകൾ;
- കാർഷിക വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം;
- പ്രദേശത്തിന്റെ സാമ്പത്തിക സാധ്യത.

ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉൾപ്പെടെയുള്ള കൂടുതൽ വിശകലനം, ആദ്യത്തെ കുറച്ച് പ്രധാനപ്പെട്ട പ്രധാന ഘടകങ്ങളുമായി മുന്നോട്ട് പോകുന്നു.

റഷ്യൻ ഫെഡറേഷന്റെ നിരവധി നഗരങ്ങളുടെ പ്രദേശത്തെ ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ ഗ്രാഫിക്കൽ പ്രാതിനിധ്യം കണക്കുകളിൽ കാണാം.

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം വ്യക്തമാക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

യെക്കാറ്റെറിൻബർഗിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരത്തെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

കസാനിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം വ്യക്തമാക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

പെർമിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസന നിലവാരത്തെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

സമരയിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസന നിലവാരത്തെ ചിത്രീകരിക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

ഖബറോവ്സ്കിലെ നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം വ്യക്തമാക്കുന്ന ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകം

അവിഭാജ്യ സവിശേഷതകൾ: ക്ലസ്റ്ററിംഗ്

പ്രദേശത്തിന്റെ വിശകലനത്തിന്റെ തുടർന്നുള്ള ഘട്ടം ഗുണനിലവാരത്തിൽ ഏകതാനമായ നഗര പരിസ്ഥിതിയുടെ മേഖലകൾക്കായുള്ള തിരയലാണ്. പ്രദേശത്തിന്റെ ഓരോ പോയിന്റിലുമുള്ള പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ മൂല്യങ്ങളുടെ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ് ഈ തിരയൽ. ഈ ഏകീകൃത സോണുകൾക്കായി തിരയുന്നതിനുള്ള പ്രശ്നം ക്ലസ്റ്ററിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും - ഒരു കൂട്ടം സ്വഭാവസവിശേഷതകളുടെ സാമീപ്യ തത്വത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രദേശങ്ങളെ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുന്ന പ്രക്രിയ.

ടെറിട്ടറി ക്ലസ്റ്ററിംഗിന് രണ്ട് ലക്ഷ്യങ്ങളുണ്ട്:

- പ്രദേശത്തിന്റെ മെച്ചപ്പെട്ട ദൃശ്യവൽക്കരണം സൃഷ്ടിക്കുന്നു;
- വ്യക്തിഗത മോഡലുകളുടെ സമാഹാരത്തിനുള്ള മേഖലകളുടെ വിഹിതം.

വിശകലനത്തിനായി തിരഞ്ഞെടുത്ത ഘടകങ്ങൾക്ക് അനുസൃതമായി പ്രദേശങ്ങൾ ക്ലസ്റ്റർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു. ഈ ഘടകങ്ങൾ വിലനിർണ്ണയത്തെ സ്വാധീനിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളോ പ്രദേശത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ ചില വശങ്ങൾ വിവരിക്കുന്ന ഘടകങ്ങളോ ആകാം, ഉദാഹരണത്തിന്, സാമൂഹിക മേഖല.

രണ്ട് പൊതുവായ ക്ലാസിക്കൽ ക്ലസ്റ്ററിംഗ് രീതികളുണ്ട്: കെ-മീൻസ് രീതിയും ഡെൻഡ്രോഗ്രാം രീതിയും. പ്രദേശങ്ങളുമായി പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, കെ-മീൻസ് രീതി സ്വയം നന്നായി തെളിയിച്ചിട്ടുണ്ട്, വളർച്ചാ പോയിന്റുകളിലേക്ക് പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റുകൾ ചേർത്ത് ഒരു ക്ലസ്റ്ററിന്റെ "വളരുന്നതാണ്" ഇതിന്റെ സവിശേഷത. കെ-മീൻസ് രീതിയുടെ പ്രയോജനം പ്രദേശ രൂപീകരണത്തിന്റെ സ്വാഭാവിക പ്രക്രിയയുമായി അതിന്റെ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ സാമ്യതയിലാണ്: സമാനതകളില്ലാത്തവയെ വേർതിരിക്കുന്നതിനുപകരം സമാനമായവയുടെ സംയോജനം.

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾക്കായി കെ-മീൻസ് രീതി ഉപയോഗിച്ചു (ചുവടെയുള്ള ചിത്രം).

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് പ്രദേശത്തിന്റെ വികസന നിലവാരവുമായി ക്ലസ്റ്ററുകളുടെ അനുസരണം

നിർദ്ദിഷ്ട സമീപനത്തിലൂടെ, വിവിധ വിഷയങ്ങളിൽ പ്രദേശത്തിന്റെ ഒരു അവലോകനം നേടാൻ കഴിയും. ഞങ്ങൾക്ക് താൽപ്പര്യമുള്ള വിഷയങ്ങൾ, ഉദാഹരണത്തിന്, നഗര ഇൻഫ്രാസ്ട്രക്ചറിന്റെ വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം, പ്രദേശത്തിന്റെ "എലൈറ്റ്" നില, സാംസ്കാരിക വികസനത്തിന്റെ നിലവാരം, പ്രദേശത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ സാമൂഹിക ഘടകം എന്നിവയായിരിക്കാം. ഈ തീമുകൾ തെറ്റായി നിർവചിക്കപ്പെട്ട അവിഭാജ്യ ആശയങ്ങളാണ്, കൂടാതെ പരസ്പരബന്ധിതമായ നിരവധി ഘടകങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു.

വിശകലനത്തിനായി പാരാമീറ്ററുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിന് ചില അൽഗോരിതം ഉപയോഗിച്ച് (വിദഗ്ധരുടെ പങ്കാളിത്തം ഉൾപ്പെടെ), പ്രദേശത്തിന്റെ വികസനത്തിന്റെ ഒരു വശത്തെക്കുറിച്ച് ഒരു ആശയം നൽകുന്ന തീമാറ്റിക് മാപ്പുകൾ ഞങ്ങൾ നേടും.

അവിഭാജ്യ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ ആദ്യത്തെ പ്രധാന ഘടകങ്ങളായി മനസ്സിലാക്കപ്പെടുന്നു, പ്രാഥമികമായി ഏറ്റവും വിവരദായകമായ ആദ്യ പ്രധാന ഘടകം, തിരഞ്ഞെടുത്ത പാരാമീറ്ററുകൾ അനുസരിച്ച് പ്രദേശത്തിന്റെ ക്ലസ്റ്ററിംഗ്.

വികസനത്തിന്റെ വിവിധ വശങ്ങൾക്കായുള്ള ആദ്യ പ്രധാന ഘടകങ്ങളുടെ തീമാറ്റിക് മാപ്പുകൾ ചുവടെയുള്ള കണക്കുകളിൽ അവതരിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു.

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് തീമാറ്റിക് മാപ്പ് "സാംസ്കാരിക വസ്തുക്കൾ"

നിസ്നി നോവ്ഗൊറോഡിന്റെ ഉദാഹരണം ഉപയോഗിച്ച് തീമാറ്റിക് മാപ്പ് "സോഷ്യൽ സ്ഫിയർ"

അവിഭാജ്യ സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ, കുറഞ്ഞ വിവരങ്ങൾ നഷ്ടപ്പെടുന്ന നിരവധി ഘടകങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രദേശത്തിന്റെ സവിശേഷതകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.

ഉപസംഹാരമായി, ഇന്ന് പ്രദേശങ്ങളുടെ വിശകലനം നഗര പരിസ്ഥിതി വികസിപ്പിക്കുന്നതിലും നിർമ്മാണത്തിൽ നിക്ഷേപിക്കാനുള്ള സ്ഥലങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിലും പുതിയ സൗകര്യങ്ങൾക്കും മറ്റ് ജോലികൾക്കും ഏറ്റവും അനുകൂലമായ സ്ഥലം കണ്ടെത്തുന്നതിലും വളരെ പ്രധാനപ്പെട്ട ഘട്ടമാണ് എന്നത് ഒരിക്കൽ കൂടി ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതാണ്.

വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവമുള്ള ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് "താപ" മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് ലേഖനത്തിൽ നിർദ്ദേശിച്ചിട്ടുള്ള പ്രദേശ വിശകലന രീതി ഘടകങ്ങളുടെ കൂട്ടത്തിന് നിർണായകമല്ല, അതായത് പ്രാരംഭ വിവരങ്ങളിൽ നിയന്ത്രണങ്ങളോ ആവശ്യകതകളോ ചുമത്തുന്നില്ല.

ഉറവിട വിവരങ്ങളുടെ വൈവിധ്യവും ആവർത്തനവും അതുപോലെ ഓപ്പൺ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനുള്ള അവസരവും നൽകുന്നു ഏതെങ്കിലും പ്രദേശം വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള പരിധിയില്ലാത്ത സാധ്യതകൾ സമാധാനം.

പ്രദേശിക വിശകലനത്തിന്റെ പ്രശ്നങ്ങൾക്കായി നീക്കിവച്ചിരിക്കുന്ന ഇനിപ്പറയുന്ന പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങളിൽ, അത്തരം ജോലികൾക്കായി അവ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനുള്ള പ്രധാന ഘടകങ്ങളും രീതികളും ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ കംപൈൽ ചെയ്യുന്നതിന്റെ സവിശേഷതകൾ വെളിപ്പെടുത്താൻ ഞങ്ങൾ പദ്ധതിയിടുന്നു:

- ഒരു പുതിയ ഒബ്ജക്റ്റ് സ്ഥാപിക്കുമ്പോൾ മികച്ച സ്ഥലം തിരഞ്ഞെടുക്കൽ;
- മാർക്കറ്റ് മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക വിഭാഗത്തിലുള്ള വസ്തുക്കൾക്ക് ഒരു വില ഉപരിതല നിർമ്മാണം;
- വസ്തുക്കളുടെ സ്ഥാനം അനുസരിച്ച് ഒരു പ്രത്യേക തരം പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ലാഭക്ഷമതയുടെ വിലയിരുത്തൽ.

പ്രധാന ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് ഘടകങ്ങളിലേക്ക് വിപരീത പരിവർത്തനത്തിനുള്ള രീതികൾ അവതരിപ്പിക്കാനും പദ്ധതിയുണ്ട്, ഇത് ഒരു നിശ്ചിത പ്രദേശത്തിനായുള്ള ഘടകങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു മോഡൽ നേടുന്നത് സാധ്യമാക്കുന്നു.

അവലംബം: www.habr.com