နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အပူရှိနိုင်ခြေများကို အသုံးပြုခြင်း။

Nizhny Novgorod ရှိ လမ်းကွန်ရက်အတွက် အပူအလားအလာ တွက်ချက်ခြင်း ဥပမာ

မြို့တော်နယ်မြေသည် အဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော ရှုပ်ထွေးပြီး ကွဲပြားနေသော စနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သင်သည် နယ်မြေကို ဖော်ပြပြီး spatial objects (factors) ကို အသုံးပြု၍ မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင်ကို အကဲဖြတ်နိုင်ပါသည်။ နယ်မြေကိုဖော်ပြသည့်အချက်များသည် ၎င်းတို့၏လွှမ်းမိုးမှုသဘောသဘာဝ (အပြုသဘော၊ အနုတ်) နှင့် ဂျီဩမေတြီပုံစံဖွဲ့စည်းပုံ (အမှတ်များ၊ မျဉ်းများ၊ မျဉ်းများ) ကွဲပြားသည်။

နယ်မြေတစ်ခုလုံး၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့် သို့မဟုတ် ၎င်း၏ သီးခြားရှုထောင့်တစ်ခုစီတွင် အရာဝတ္ထုတစ်ခုစီ၏ လွှမ်းမိုးမှုအတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်ရန် အလွန်ခက်ခဲလေ့ရှိသည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် “ယဉ်ကျေးမှု”၊ “လူမှုရေးနယ်ပယ်”၊ “လူမှုရေးတင်းမာမှု”၊ “ကောင်းမွန်သောဘဝ”၊ “စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု”၊ “လူဦးရေကျန်းမာရေး” ကဲ့သို့သော အယူအဆများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုဖော်ပြခြင်းပြဿနာသည် ပို၍ပို၍သက်ဆိုင်လာပါသည်။ မတူညီသောလူမှုရေးအုပ်စုများ၊ မတူညီသောအသက်အရွယ်နှင့် ကျားမကွဲပြားသောလူဦးရေများတွင် ၎င်းတို့ကိုအသုံးချလိုပါက ဤအယူအဆများ၏မရေရာမှုများတိုးလာပါသည်။

ထို့အပြင် ခေတ်သစ်အယူအဆရှိ မြို့၏ နယ်နိမိတ်များသည် မထင်သလိုဖြစ်နေကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။ လူဦးရေ၏နေ့စဥ်ရွှေ့ပြောင်းနေထိုင်မှု၊ ဝေးလံခေါင်သီသောဒေသများ၏ သွားလာရလွယ်ကူမှုတို့သည် မြို့၏နယ်စပ်ကို မှုန်ဝါးစေပါသည်။ ယခု တွင်ကျယ်စွာ အသုံးပြုနေသော စုစည်းမှု အယူအဆသည် ယေဘူယျအားဖြင့် မြို့ နယ်နိမိတ်များကို ထင်ဟပ်စေသော်လည်း တစ်ချိန်တည်းတွင် မြို့ နယ်နိမိတ်၏ သဘောတရားကို ပို၍ပင် မရေရာစေသည်။

အထက်တွင်ဖော်ပြထားသော ပြဿနာများရှိနေသော်လည်း ယနေ့ခေတ် နယ်မြေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းများသည် မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင်၏ အကျပ်အတည်းပြဿနာများစွာကို ဖြေရှင်းနိုင်စေမည့် အလားအလာအရှိဆုံးနှင့် စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည့် နယ်ပယ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။

ဆောင်းပါးသည် “အပူဓာတ်” မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ နယ်မြေကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာရန် နည်းလမ်းတစ်ခုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် အဆိုတင်သွင်းသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အမျိုးမျိုးသော သဘာဝများ (ပွိုင့်၊ မျဉ်းကြောင်းနှင့် ဧရိယာ) မှ ဖန်တီးထားသော အလားအလာများကို လေ့လာခြင်းအပေါ် အခြေခံသည်။ ဤနည်းလမ်းကိုအသုံးပြု၍ နယ်မြေအား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဖြင့် နယ်မြေ၏ အချက်အလတ်များကို ဖော်ပြသည့် spatial data (အချက်များ) မှ နယ်မြေတစ်ခုစီတွင် တိကျသောဂဏန်း (ရမှတ်) အကဲဖြတ်မှုသို့ ရွေ့ပြောင်းနိုင်စေသည်။

နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ် လေ့လာထားသော အလားအလာများသည် ကွဲပြားသောအတိုင်းအတာ (2D၊ 3D) ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အပူပြန့်ပွားမှုကို ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ရှိသည်။ ဤဖြစ်စဉ်ကို "အပူဓာတ်" ပုံများ (နယ်မြေ၏ "အပူ" မြေပုံများ) ဖြင့် ပုံ၏အရောင်ပြင်းထန်မှုပေါ်မူတည်၍ နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတိုင်းအတာကို အယူအဆတစ်ခုပေးနိုင်ပါသည်။

နယ်မြေအချက်များ

နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုတွင် နယ်မြေနှင့် ၎င်းတို့၏ အညွှန်းကိန်းများအပေါ် လွှမ်းမိုးသည့် အချက်များအကြောင်း အချက်အလက်များကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်သော အကြောင်းရင်းများသည် ပတ်ဝန်းကျင်နယ်မြေကို လွှမ်းမိုးပြီး ဝိသေသလက္ခဏာများနှင့် အာကာသဆိုင်ရာ သြဒိနိတ်အစုအဝေးများရှိသည်။ သြဇာလွှမ်းမိုးနိုင်သော အကြောင်းရင်းများ ဥပမာများတွင် ဈေးဆိုင်များ၊ စက်မှုအဆောက်အအုံများ၊ လမ်းများ၊ သစ်တောများနှင့် ရေအရင်းအမြစ်များ ပါဝင်သည်။

လွှမ်းမိုးမှုအညွှန်းများသည် အရာဝတ္ထုများဖြစ်သည်။ ရောင်ပြန် အရာဝတ္တုများ၏ လွှမ်းမိုးမှု နှင့် ဝိသေသလက္ခဏာများ နှင့် spatial coordinates အစုံပါရှိခြင်း။ လွှမ်းမိုးမှုအညွှန်းကိန်းများ ဥပမာများ- ATM စက်များ၊ ကြော်ငြာဘုတ်များ၊

အောက်ပါတင်ပြချက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် ဝေါဟာရများ – အကြောင်းရင်းများနှင့် လွှမ်းမိုးမှုညွှန်းကိန်းများ နှစ်ခုလုံးကို ပေါင်းစပ်ထားသည့် လွှမ်းမိုးမှုဆိုင်ရာအချက်များဆိုင်ရာ အယူအဆကို အသုံးပြုပါမည်။

အောက်တွင်ဖော်ပြထားသောအချက်များသည် လွှမ်းမိုးမှုရှိသောအချက်များအဖြစ်လုပ်ဆောင်သည့် spatial data ၏ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။

နယ်မြေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းကို ဆောင်ရွက်ရာတွင် အရေးကြီးသော အဆင့်များအနက်မှ ကနဦးအချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း အဆင့်ဖြစ်သည်။ ယနေ့ခေတ်တွင် ကွဲပြားသောအသေးစိတ်အချက်များ နယ်ပယ်ကို လွှမ်းမိုးသည့်အချက်များအကြောင်း အချက်အလက်များစွာရှိပါသည်။

သတင်းအချက်အလက်ကို open source သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ထားသောရင်းမြစ်များမှ ရယူနိုင်သည်။ များစွာသောကိစ္စများတွင်၊ ပွင့်လင်းမြင်သာသောအချက်အလက်များသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် လုံလောက်သော်လည်း၊ စည်းကမ်းအရ၊ ၎င်းသည် လုပ်သားအင်အားသုံး စီမံဆောင်ရွက်ပေးရန် လိုအပ်ပါသည်။

ပွင့်လင်းသောရင်းမြစ်များထဲတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အမြင်အရ ခေါင်းဆောင်သည် အရင်းအမြစ် OpenStreetMap (OSM) ဖြစ်သည်။ ဤရင်းမြစ်မှရရှိသော အချက်အလက်များကို ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် နေ့စဉ် အပ်ဒိတ်လုပ်နေပါသည်။

OpenStreetMap (OSM) ရင်းမြစ်အချက်အလက်ကို အောက်ပါဖော်မတ်များဖြင့် တင်ပြသည်-

- OSM ဖော်မတ်။ တိုးချဲ့မှု “.osm” ပါရှိသော အဓိကဖော်မတ်ကို XML ဂရပ်ဖစ်ပုံများ – nodes၊ လမ်းကြောင်းများ၊ ဆက်ဆံရေးများကို ဖော်ပြရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။

- "ပိုလန်ပုံစံ" ။ “.mp” တိုးချဲ့မှုပါရှိသော စာသားဖော်မတ်ကို ဂရပ်ဖစ်ဖြင့် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည်။

- PBF ဖော်မတ်။ တိုးချဲ့မှု “.osm.pbf” ဖြင့် ဒေတာသိုလှောင်မှုဖော်မတ်။

အောက်ပါတို့ကို သတင်းအချက်အလက်ရင်းမြစ်အဖြစ်လည်း သင်အသုံးပြုနိုင်သည်-

- 2 GIS
အရင်းအမြစ်တွင် လုပ်ငန်းများနှင့် အဖွဲ့အစည်းများအတွက် အထူးကောင်းမွန်သော အဆင့် 3 အဆင့်ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုနှင့်အတူ အရည်အသွေးမြင့်၊ လစဉ်လုပ်ဆောင်သော အချက်အလက်များပါရှိသည်။

- KML (Keyhole Markup Language) ဖိုင်များ
KML (Keyhole Markup Language) ဖိုင်များသည် မိုဘိုင်းစက်ပစ္စည်းများအတွက် Google Earth၊ Google Maps နှင့် Google Maps တို့တွင် ပထဝီဝင်အချက်အလက်များကို ပြသရန် အသုံးပြုသည့် ဖိုင်ဖော်မတ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

KML ဖိုင်များဖြင့် သင်လုပ်နိုင်သည်-
- အမျိုးမျိုးသောအိုင်ကွန်များကိုထည့်သွင်းပြီးကမ္ဘာ၏မျက်နှာပြင်ပေါ်ရှိနေရာများကိုညွှန်ပြရန်လက်မှတ်များပြုလုပ်ပါ။
— ကင်မရာအနေအထားကို ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် ရွေးချယ်ထားသော အရာဝတ္ထုများအတွက် မတူညီသောထောင့်များကို ဖန်တီးပါ။
- မတူညီသော ထပ်ဆင့်ပုံများကို အသုံးပြုပါ။
— အရာဝတ္ထုတစ်ခု၏ပြသမှုကို စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ရန် စတိုင်များကို သတ်မှတ်ပါ၊ ဟိုက်ပါလင့်ခ်များနှင့် ပုံများကို လိုင်းအတွင်းဖန်တီးရန် HTML ကုဒ်ကို အသုံးပြုပါ။
— ဒြပ်စင်များ၏ အထက်အောက် အုပ်စုဖွဲ့ခြင်းအတွက် ဖိုင်တွဲများကို အသုံးပြုပါ။
— အဝေးထိန်း သို့မဟုတ် ဒေသတွင်း ကွန်ရက် ဆုံမှတ်များမှ KML ဖိုင်များကို ဒိုင်းနမစ်ဖြင့် လက်ခံပြီး အပ်ဒိတ်လုပ်ပါ။
- XNUMXD ကြည့်ရှုမှုတွင် ပြောင်းလဲမှုများအရ KML ဒေတာကို ရယူပါ။

- ပြည်နယ်မှတ်ပုံတင်ခြင်း၊ Cadastre နှင့် ပုံသဏ္ဍာန် "Rosreestr" အတွက် ဖက်ဒရယ်ဝန်ဆောင်မှု
Rosreestr ပေါ်တယ်ရှိ အချက်အလက်များသည် ၎င်း၏အကြောင်းအရာနှင့် ဆက်စပ်မှုအတွက် အဖိုးတန်သော်လည်း၊ ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ မြို့တော်ဆောက်လုပ်ရေးပရောဂျက်များနှင့် မြေကွက်များအတွက် အခကြေးငွေမယူဘဲ ဂရပ်ဖစ်ရယူရန် မဖြစ်နိုင်ပါ။ Rosreestr ပေါ်တယ်တွင် ကန့်သတ်ဝင်ရောက်ခွင့် အချက်အလက် အများအပြားပါရှိသည်။

- စာရင်းအင်းကောင်များ
စာရင်းအင်းဒေတာသည် နယ်မြေနှင့်ပတ်သက်သော တရားဝင်အချက်အလက်များ၏ အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ယနေ့အထိ၊ စာရင်းအင်းအဖွဲ့များမှ ဒေတာသည် အဓိကအားဖြင့် စာရင်းအင်းအဖွဲ့များ၏ အစီရင်ခံစာများနှင့် ဒေသဆိုင်ရာအာဏာပိုင်များ၏ အစီရင်ခံစာများတွင် ကိန်းဂဏန်းအချို့အတွက်သာ ရရှိနိုင်ပါသည်။

- အာဏာပိုင်များ၏သတင်းအချက်အလက်စနစ်များ
အရည်အသွေးမြင့် သတင်းအချက်အလက်များကို အစိုးရသတင်းအချက်အလက်စနစ်များတွင် ပါ၀င်သော်လည်း အစိတ်အပိုင်းအနည်းငယ်ကိုသာ အများသူငှာ ဒိုမိန်းတွင် ထုတ်ဝေထားပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ရနိုင်ပါသည်။

နယ်မြေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း ဆောင်ရွက်ခြင်းသည် သတင်းအချက်အလက်ဖွဲ့စည်းမှုအပေါ် တိကျသော လိုအပ်ချက်များကို ပြဌာန်းထားခြင်း မရှိပါ၊ အမှန်တကယ်တွင်၊ သင်တွေ့ရှိသမျှကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ပွင့်လင်းသော ရင်းမြစ်များမှ သတင်းအချက်အလက်များကို အများအားဖြင့် ဖလှယ်နိုင်ပါသည်။ သို့သော် OSM ရင်းမြစ်တစ်ခုတည်းမှရရှိသော အချက်အလက်များသည် မရင်းနှီးသောနယ်မြေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လုံလောက်ကြောင်း သတိပြုသင့်သည်။

"အပူဓာတ်" မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ နယ်မြေကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။ အလားအလာများ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်

အစောပိုင်းတွင် ဖော်ပြခဲ့သည့်အတိုင်း ယနေ့ခေတ် နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် ခေါင်းစဉ်ကြီးတစ်ခုဖြစ်ပြီး အမျိုးမျိုးသော မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင်များတွင် အခြေခံအဆောက်အအုံများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများကို ကျိုးကြောင်းဆီလျော်စွာ ဆွဲဆောင်ရန်အတွက် အားကောင်းသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။

နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြု၍ ဖြေရှင်းနိုင်သော ပြဿနာအမျိုးမျိုးကို အဓိကနယ်ပယ်အများအပြားတွင် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်-

- အချက်တစ်ခုစီတွင် နယ်မြေ၏ အရှင်းလင်းဆုံးနှင့် အသေးစိတ် အကဲဖြတ်ချက်ကို ရယူပါ။
ပြဿနာကိုဖြေရှင်းခြင်းဖြင့်၊ နယ်မြေဒေသတစ်ခုစီတွင် အမှတ်အစုတစ်ခုစီကို ရယူနိုင်ပြီး နယ်မြေ၏ ယေဘုယျအားဖြင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်နှင့် အချို့သောဘာသာရပ်နယ်ပယ်တစ်ခုတွင် အတွေးအမြင်တစ်ခုရရှိနိုင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သော ဘာသာရပ်နယ်ပယ်သည် ဥပမာအားဖြင့် ယဉ်ကျေးမှု၊ စက်မှုလုပ်ငန်း၊ ကုန်သွယ်မှုစသည်ဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။

- ရွေးချယ်ထားသော နယ်မြေအတွင်းရှိ အချို့သော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုပစ္စည်းများ (ဥပမာ၊ ဘဏ်များ၊ အထူးစတိုးဆိုင်များ၊ ဈေးဝယ်စင်တာများနှင့် ဖျော်ဖြေရေးစင်တာများ စသည်ဖြင့်) ထားရှိရန်အတွက် အကျိုးကျေးဇူးအရှိဆုံးနေရာများကို သတ်မှတ်ခြင်း။

- နယ်မြေ၏ အထိရောက်ဆုံးအသုံးပြုမှုကို လေ့လာသုံးသပ်ခြင်း။
ဤလမ်းညွှန်ချက်သည် နယ်မြေ၏ဝိသေသလက္ခဏာများ၊ လေ့လာမှုအောက်တွင်ရှိသော နယ်မြေအတွင်း ဖွံ့ဖြိုးလာနေသည့် စျေးကွက်အခြေအနေနှင့် လူကြိုက်များသောရွေးချယ်စရာများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေရန်အတွက် ဤလမ်းညွှန်ချက်အား ခွင့်ပြုပေးပါသည်။

- လမ်းသစ်များနှင့် လမ်းကြောင်းသစ်များ ပေါ်ပေါက်လာခြင်း၏ ဥပမာကို အသုံးပြု၍ ကုန်ကျစရိတ်ပုံစံအတွက် အချက်တစ်ချက်၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုအား ဆုံးဖြတ်ခြင်း။

- နယ်မြေတစ်ခု၏ မတူညီသောရှုထောင့်များကို လေ့လာခြင်းနှင့် မတူညီသောနယ်မြေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (နယ်မြေများ၏ နှိုင်းယှဉ်မှု)။

“အပူဓာတ်” မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ ဆောင်းပါးတွင် အဆိုပြုထားသည့် နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်း၏ မူလအစမှာ နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု အညွှန်းကိန်းများ- အလားအလာများ၊ ကိန်းဂဏာန်းအခေါ်အဝေါ်များဖြင့် ဖော်ပြပြီး နယ်မြေရှိ အရာဝတ္ထု၏ လွှမ်းမိုးမှုအတိုင်းအတာ (သြဇာသက်ရောက်မှု) အတိုင်းအတာကို ရောင်ပြန်ဟပ်ခြင်းတွင် တည်ရှိပါသည်။

လေ့လာမှု၏အနှစ်သာရကိုနားလည်ရန်၊ ၎င်းသည် အပူ၏အလားအလာနှင့်ပတ်သက်ပြီး စကားလုံးအနည်းငယ်ပြောရန်နှင့် ၎င်း၏ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုချက်ကို ပေးရန်လိုအပ်သည်။

ရူပဗေဒမှာ အဲဒီလို သဘောတရားတွေရှိတယ်။ အင်အားအကွက် и force function ပါ။. force field သည် စွမ်းအင်အတိုင်းအတာရှိပြီး၊ force function သည် force အတိုင်းအတာရှိသည်။

universal gravitation ဥပဒေအတွက်၊ force field ကို ဖော်မြူလာဖြင့် သတ်မှတ်သည်-

F=k/r2၊ ဘယ်မှာလဲ။
k - အဆက်မပြတ်;
r – အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်နေသော အရာဝတ္ထုများကြား အကွာအဝေး။

force function ϕ ကို expression ဖြင့် ဆုံးဖြတ်သည်-

dϕ=-F*dr၊ ဘယ်မှာလဲ။
ϕ—အကွက်အင်အား၊
dϕ၊ dr – ကွဲပြားမှုများ;
r သည် အရာဝတ္တုများ အကြား အပြန်အလှန် ဆက်သွယ်သည့် အကွာအဝေး၊

ထို့ကြောင့် ϕ=k/r။

force field potential ၏ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အဓိပ္ပါယ် ϕ သည် အချို့သော လမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ဖြတ်သန်းစဉ် force field မှ လုပ်ဆောင်သော အလုပ် E ဖြစ်သည်။ universal gravitation ဥပဒေတွင်၊ အရာဝတ္ထုတစ်ခုနှင့်တစ်ခုအကွာအဝေး r2 မှ r1 သို့ပြောင်းသောအခါ force function ကို ပုံသေနည်းဖြင့်ဆုံးဖြတ်သည်

E=k*(1/r1-1/r2), နေရာတွင်
E သည် အချို့သောလမ်းကြောင်းတစ်ခုကို ဖြတ်သန်းစဉ် force field မှ လုပ်ဆောင်သော အလုပ်ဖြစ်သည်။
r1၊ r2 – အရာဝတ္ထု၏ ကနဦးနှင့် နောက်ဆုံး အနေအထား။

နယ်မြေတစ်ခုအား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းအတွက်၊ နယ်မြေအတွင်းရှိ အရာဝတ္ထုများ (အချက်များ) ၏ လွှမ်းမိုးမှုကို အင်အား (အင်အား) အဖြစ် သတ်မှတ်နိုင်သည်။ပါဝါလုပ်ဆောင်ချက်) နှင့် စုစုပေါင်းအပူအလားအလာအဖြစ် နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့် (အင်အားအကွက်) အလုံးစုံသော အရာဝတ္ထုတို့မှ (အချက်များ)။ ရူပဗေဒပြဿနာများတွင် အပူအလားအလာသည် အပူချိန်ဖြစ်ပြီး “အပူဓာတ်” မော်ဒယ်ကို အသုံးပြု၍ နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြဿနာများတွင်၊ ဖြစ်နိုင်ချေသည် နယ်မြေအတွင်းရှိ အချက်များအပေါ် လွှမ်းမိုးမှုရှိသော အချက်အားလုံး၏ စုစုပေါင်းသက်ရောက်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည်။

Spatial Data တွင် အမှတ်များ၊ မျဉ်းများနှင့် မျဉ်းများ ပါဝင်သည်။ အလားအလာများကို တွက်ချက်ရန်၊ တိုးချဲ့ထားသော spatial data အား အပိုင်းအစလေးများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ အပိုင်းတစ်ခုစီအတွက်၊ အမှတ်မှ အလားအလာကို အရာဝတ္ထုအပိုင်းအစ (factor) ၏ အရွယ်အစားနှင့် ညီမျှသော မြှောက်ကိန်းဖြင့် တွက်ချက်သည်။

နီးစပ်သောတူညီမှုနိယာမအပေါ်အခြေခံ၍ ဒေတာကို ဝေါဟာရအုပ်စုများအဖြစ် ပိုင်းခြားထားသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကုန်သွယ်မှုအရာဝတ္ထုများကို ကုန်ပစ္စည်းဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ သစ်တောအရာဝတ္ထုများ၊ ရေတွင်းများ၊ အခြေချနေထိုင်မှုများ၊ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးဂိတ်များ အစရှိသည့် အုပ်စုများ ရှိပါသည်။ အဓိပ္ပာယ်ဖြင့် စည်းလုံးသော အုပ်စုများသည် အချက်တစ်ချက်ကို ကိုယ်စားပြုသည်။ အရာဝတ္တုများ (အချက်များ) အားလုံးကို ဖြတ်သန်းပြီးနောက် ကျွန်ုပ်တို့သည် နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်မှုအတွက် သင့်လျော်သော အပူအလားအလာအစုတစ်ခုကို ရရှိပါသည်။

အလားအလာများ (“အပူမြေပုံများ”) ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် သင့်အား ဧရိယာအတွင်း သြဇာလွှမ်းမိုးမှုရှိသော အရာဝတ္ထုများ (အပူဓာတ်) ပုံများ (spatial data) မှ “အပူရှိန်” ပုံများဆီသို့ ရွှေ့နိုင်စေပါသည်။ ထိုသို့သောအကူးအပြောင်းသည် နယ်မြေတစ်ခုစီတွင် အချက်၏ပါဝင်မှုအတိုင်းအတာကို ဆုံးဖြတ်နိုင်ပြီး နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ၊ ကွဲပြားသော မြို့ပြဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး လမ်းကြောင်းများကို အရောင်ဖြင့် ပြသပါ။ ထို့ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် နယ်မြေတစ်ခုစီအတွက် ကွဲပြားသောပြင်းထန်မှု၏ တောက်ပမှုကို ရရှိသည်။

အကြောင်းရင်းများစွာ၏အခြေအနေတွင် Nizhny Novgorod နယ်မြေ၏ "အပူဓာတ်" ပုံများကို အောက်တွင်ဖော်ပြထားသည်။

"ဆေးဆိုင်ကွင်းဆက်" အချက်ကိုထင်ဟပ်သော Nizhny Novgorod ၏ "အပူဓာတ်" မြေပုံ

Nizhny Novgorod ၏ "အပူ" မြေပုံ၊ "လူကြီးများအတွက် Polyclinics" အချက်ကို ရောင်ပြန်ဟပ်သည်။

"ကလေးများ၏ဆေးခန်းများ" အချက်ကိုထင်ဟပ်သော Nizhny Novgorod ၏ "အပူဓာတ်" မြေပုံ

“စက်မှုဇုန်များ” အချက်ကို ရောင်ပြန်ဟပ်သည့် Nizhny Novgorod ၏ "အပူဓာတ်" မြေပုံ

နယ်မြေ၏ “အပူဓာတ်” ပုံရိပ်များသည် သြဇာလွှမ်းမိုးမှုအမျိုးမျိုးမှ အရာဝတ္တုများထံမှ အလားအလာများ၏ အာရုံစူးစိုက်မှုကို ဆုံးဖြတ်နိုင်စေသည်။ ယင်းနောက်၊ ရရှိလာသော အလားအလာများကို အချက်ပေါင်းများစွာအပေါ် အခြေခံ၍ နယ်မြေအကဲဖြတ်မှုကို ခွင့်ပြုသည့် အစိတ်အပိုင်းများစွာကို ပေါင်းစပ်ရန် လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းသည် အချက်အလက်အများအပြားကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ အရာဝတ္တုများကို အသိအမှတ်ပြုရန်နှင့် ဒေတာပမာဏကို လျှော့ချရန်၊ သတင်းအချက်အလက်ပမာဏ အနည်းဆုံးကို ဆုံးရှုံးစေမည့် နည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်သည်။ ဤနည်းလမ်းများထဲမှတစ်ခုမှာ အဓိကအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (PCA) ဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းနှင့်ပတ်သက်သော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို တွင် ကြည့်ရှုနိုင်ပါသည်။ ဝီကီပီးဒီးယား.

နည်းလမ်း၏အနှစ်သာရမှာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနယ်ပယ်တွင် အပြင်းထန်ဆုံးပြောင်းလဲသွားသည့် မျဉ်းကြောင်းများပေါင်းစပ်မှုကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။ spatial data အတွက် - နယ်မြေအတွင်း အပြင်းထန်ဆုံး ပြောင်းလဲခြင်း

အဓိက အစိတ်အပိုင်းနည်းလမ်းသည် နယ်မြေအတွင်း အပြင်းထန်ဆုံးပြောင်းလဲနေသော အရာဝတ္ထုများ (အချက်များကို) ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ နည်းလမ်း၏ရလဒ်အနေဖြင့်၊ ကိန်းရှင်အသစ်များပေါ်လာသည် - မူရင်းဒေတာနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက ပိုမိုသိရှိနားလည်နိုင်သော အစိတ်အပိုင်းများ၊ မော်ဒယ်များကိုတည်ဆောက်ရန်ပိုမိုလွယ်ကူသည့်နယ်မြေကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်၊ ဖော်ပြရန်နှင့်မြင်ယောင်ရန်အကူအညီဖြင့်၊ .

အဓိကအစိတ်အပိုင်းများသည် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဖော်ပြချက်များဖြစ်သည် - အချို့သော coefficients များဖြင့် ကနဦးအချက်များ၏ အလားအလာများ ပေါင်းလဒ်များ။ သို့ရာတွင်၊ မည်သည့်အချက်သည် နယ်မြေအပေါ် သိသိသာသာ သက်ရောက်မှုရှိသော်လည်း ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာထားသော နယ်မြေတစ်လျှောက် မပြောင်းလဲပါက၊ အဓိကအစိတ်အပိုင်းနည်းလမ်းတွင် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများပါဝင်သည့် ဤအချက်ကို ထည့်သွင်းမည်မဟုတ်ပါ။

အဓိက အစိတ်အပိုင်းများကို အချက်အလက်များ၏ ကြီးစဉ်ငယ်လိုက် စီစဥ်ထားသည် - i.e. နယ်မြေအနှံ့ ပျံ့နှံ့သွားခဲ့သည်။ ပထမအဓိက အစိတ်အပိုင်းများသည် တစ်ဦးချင်းအချက်များထက် အချက်အလက်များ သိသိသာသာ ပိုမိုသယ်ဆောင်လာပြီး နယ်မြေကို ကောင်းစွာဖော်ပြပါသည်။ စည်းကမ်းအတိုင်း၊ အချက်တစ်ရာခန့်ကို အသုံးပြုသောအခါ၊ ပထမအဓိကအစိတ်အပိုင်းသည် နယ်မြေအတွက် အချက်အလက်အားလုံး၏ 50% (ကွဲပြားမှု) ကို သယ်ဆောင်သည်။ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု ဆက်စပ်မှုမရှိသည့်အပြင် အမှတ်တစ်ခုစီတွင် နယ်မြေ၏ဝိသေသလက္ခဏာများအဖြစ် မော်ဒယ်များအတွက် အသုံးပြုနိုင်သည်။

နယ်မြေ၏ စိတ်ကူးစိတ်သန်း တွက်ချက်ထားသော ညွှန်ပြချက်အချို့ကြောင့် အဓိက အစိတ်အပိုင်းတွင် ရှင်းလင်းသော အမည်နှင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း မရှိပါ။ သို့ရာတွင်၊ အဓိကအစိတ်အပိုင်းနှင့် ခိုင်ခိုင်မာမာဆက်နွယ်နေသည့်အချက်အစုံသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ပင်မအစိတ်အပိုင်းများကို အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်စေပါသည်။ စည်းကမ်းအရ၊ အောက်ပါအချက်များသည် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ဆက်စပ်နေသည်-

- အခြေခံအဆောက်အအုံဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်၊
- နယ်မြေ၏သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးအစိတ်အပိုင်း;
- ရာသီဥတုဇုန်များ;
- စိုက်ပျိုးရေးအဆင့်၊
- နယ်မြေ၏စီးပွားရေးအလားအလာ။

အစုလိုက်အပြုံလိုက် အပါအဝင် နောက်ထပ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက်သည် ပထမအရေးကြီးသော အဓိကအစိတ်အပိုင်းအချို့နှင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သည်။

ကိန်းဂဏာန်းများတွင် ရုရှားဖက်ဒရေးရှင်း၏မြို့များစွာ၏ ပိုင်နက်နယ်မြေရှိ ပထမဆုံးသော အဓိကအစိတ်အပိုင်းများကို ဂရပ်ဖစ်ဖော်ပြမှုကို သင်တွေ့မြင်နိုင်သည်။

Nizhny Novgorod ရှိ မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

Yekaterinburg ရှိ မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

ကာဇန်ရှိ မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

Perm တွင် မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

Samara ရှိ မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

Khabarovsk ရှိ မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်ကို ဖော်ပြသည့် ပထမဆုံး အဓိက အစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။

ပေါင်းစပ်ဝိသေသလက္ခဏာများ- အစုလိုက်အပြုံလိုက်

နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ နောက်ထပ်လုပ်ဆောင်ရမည့်အဆင့်မှာ အရည်အသွေးနှင့် တသမတ်တည်းရှိသော မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင်၏ ဇုန်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြစ်သည်။ ဤရှာဖွေမှုသည် နယ်မြေရှိ အမှတ်တစ်ခုစီရှိ အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ၏ တန်ဖိုးများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဤတစ်သားတည်းဖြစ်တည်နေသောဇုန်များကို ရှာဖွေခြင်း၏ပြဿနာကို အစုလိုက်အပြုံလိုက်ဖြင့် ဖြေရှင်းနိုင်သည် - ဝိသေသလက္ခဏာအစုများ၏ နီးစပ်မှုနိယာမအပေါ်အခြေခံ၍ နယ်မြေများအုပ်စုဖွဲ့ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်။

နယ်မြေအစုအဝေးတွင် ပန်းတိုင်နှစ်ခုရှိသည်။

- နယ်မြေကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ရှုမြင်နိုင်စေရန် ဖန်တီးပေးခြင်း။
- တစ်ဦးချင်းစီမော်ဒယ်များစုစည်းမှုအတွက်ဧရိယာများခွဲဝေ။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အတွက် ရွေးချယ်ထားသော အချက်များနှင့်အညီ နယ်မြေများကို အစုလိုက် ဖွဲ့ထားသည်။ ဤအချက်များသည် စျေးနှုန်းကို လွှမ်းမိုးသော အကြောင်းရင်းများ သို့မဟုတ် နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ရှုထောင့်အချို့ ဥပမာ၊ လူမှုရေးနယ်ပယ်ကို ဖော်ပြသည့် အချက်များ ဖြစ်နိုင်သည်။

ဘုံဂန္တဝင် အစုလိုက်စုပုံနည်းလမ်း နှစ်ခုရှိသည်- K-အဓိပ္ပာယ်နည်းလမ်း နှင့် dendrogram နည်းလမ်း။ နယ်မြေများနှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါ၊ K-ဆိုလိုသည်မှာ နည်းလမ်းသည် တိုးတက်မှုအမှတ်များသို့ အရာဝတ္ထုအသစ်များထည့်ခြင်းဖြင့် အစုအဖွဲ့တစ်ခု၏ "ကြီးထွားလာခြင်း" ၏အင်္ဂါရပ်ဖြစ်သည်။ K-means နည်းလမ်း၏ အားသာချက်မှာ နယ်မြေဖွဲ့စည်းခြင်း၏ သဘာဝဖြစ်စဉ်နှင့် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်မှု၏ တူညီမှုတွင် တည်ရှိသည်- အလားတူမျိုးများကို ပေါင်းစည်းခြင်း၊ ထပ်တူထပ်မျှ ခွဲခြားခြင်းထက် တူညီသော အရာများကို ပေါင်းစည်းခြင်း ဖြစ်သည်။

Nizhny Novgorod (အောက်ပုံ) အတွက် တွက်ချက်မှုများအတွက် K-means နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခဲ့သည်။

Nizhny Novgorod ၏ဥပမာကိုအသုံးပြု၍ နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်နှင့် အစုအဖွဲ့များ၏ လိုက်လျောညီထွေမှု

အဆိုပြုထားသောချဉ်းကပ်မှုဖြင့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ခေါင်းစဉ်အမျိုးမျိုးဖြင့် ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်ကို ရယူနိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့စိတ်ဝင်စားသည့်အကြောင်းအရာများသည် ဥပမာအားဖြင့် မြို့ပြအခြေခံအဆောက်အအုံဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်၊ နယ်မြေ၏ "အထက်တန်းစား" အဆင့်၊ ယဉ်ကျေးမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအဆင့်၊ နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ လူမှုရေးဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်နိုင်သည်။ ဤအကြောင်းအရာများသည် မသတ်မှတ်ထားသော ပေါင်းစပ်သဘောတရားများဖြစ်ပြီး အပြန်အလှန်ဆက်စပ်နေသောအချက်များစွာပါဝင်သည်။

ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ကန့်သတ်ဘောင်များကို ရွေးချယ်ခြင်းအတွက် အချို့သော အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုခြင်း (ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ပါဝင်ပတ်သက်မှုအပါအဝင်) နယ်မြေဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ရှုထောင့်တစ်ခုအတွက် အတွေးအမြင်ပေးသည့် အကြောင်းအရာအလိုက်မြေပုံများကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိပါမည်။

ပေါင်းစပ်ဝိသေသလက္ခဏာများကို ပထမအဓိကအစိတ်အပိုင်းများအဖြစ် နားလည်ကြပြီး၊ အဓိကအားဖြင့် အချက်အလက်အရှိဆုံး ပထမအခြေခံအစိတ်အပိုင်းများနှင့် ရွေးချယ်ထားသော ကန့်သတ်ဘောင်များအလိုက် နယ်မြေကို အစုလိုက်အပြုံလိုက် ပြုလုပ်ခြင်းတို့ကို နားလည်ကြသည်။

ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ရှုထောင့်အမျိုးမျိုးအတွက် ပထမဆုံးသော အဓိကအစိတ်အပိုင်းများ၏ အကြောင်းအရာမြေပုံများကို အောက်ဖော်ပြပါပုံများတွင် ဖော်ပြထားသည်။

Nizhny Novgorod ၏ဥပမာကိုအသုံးပြု၍ "ယဉ်ကျေးမှုဆိုင်ရာအရာဝတ္ထုများ" အကြောင်းအရာမြေပုံ

Nizhny Novgorod ၏ဥပမာကို အသုံးပြု၍ အကြောင်းအရာမြေပုံ "လူမှုရေးနယ်ပယ်"

အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုအနည်းဆုံးဖြင့် အချက်များစွာကို အသုံးပြု၍ နယ်မြေတစ်ခု၏ လက္ခဏာရပ်များကို နားလည်နိုင်စေမည့် ပေါင်းစပ်ဝိသေသလက္ခဏာများ။

နိဂုံးချုပ်အနေဖြင့် ယနေ့ခေတ် နယ်မြေများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းသည် မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးဆိုင်ရာ ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အလွန်အရေးကြီးသော အဆင့်ဖြစ်ပြီး ဆောက်လုပ်ရေးတွင် ရင်းနှီးမြှုပ်နှံရန် နေရာများကို ရွေးချယ်ခြင်း၊ အဆောက်အဦအသစ်များနှင့် အခြားအလုပ်များအတွက် အားသာချက်အရှိဆုံး တည်နေရာကို ရှာဖွေခြင်းတို့ကို ထပ်မံသတိပြုသင့်ပါသည်။

မတူညီသောသဘောသဘာဝဆိုင်ရာအချက်များမှ "အပူဓာတ်" မော်ဒယ်ကိုအသုံးပြု၍ ဆောင်းပါးတွင်တင်ပြထားသော နယ်မြေခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနည်းလမ်းသည် အကြောင်းရင်းအစုအဝေးအတွက် အရေးမကြီးပါ၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကနဦးအချက်အလက်များအပေါ် ကန့်သတ်ချက်များ သို့မဟုတ် လိုအပ်ချက်များကို ပြဌာန်းထားခြင်းမရှိပါ။

အရင်းအမြစ်သတင်းအချက်အလက်များ၏ ကွဲပြားမှုနှင့် ထပ်လောင်းများပြားမှုအပြင် open data ကိုအသုံးပြုရန် အခွင့်အလမ်းများကိုလည်း ပေးဆောင်သည်။ မည်သည့်နယ်မြေကိုမဆို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် အကန့်အသတ်မရှိ အလားအလာ ငြိမ်းချမ်းရေး

ပိုင်နက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းဆိုင်ရာ ပြဿနာများအတွက် ဖော်ပြထားသော ထုတ်ဝေမှုများတွင်၊ ဤကဲ့သို့သော လုပ်ငန်းဆောင်တာများအတွက် ၎င်းတို့၏ အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့် နည်းလမ်းများကို အသုံးပြု၍ မော်ဒယ်များစုစည်းခြင်း၏ အင်္ဂါရပ်များကို ဖော်ပြရန် စီစဉ်ထားသည်-

- အရာဝတ္တုအသစ်တစ်ခုကို ချထားသည့်အခါ အကောင်းဆုံးတည်နေရာကို ရွေးချယ်ပါ။
- စျေးကွက်တန်ဖိုးကို အသုံးပြု၍ ပစ္စည်းအမျိုးအစားတစ်ခုအတွက် စျေးနှုန်းမျက်နှာပြင်တည်ဆောက်ခြင်း၊
- အရာဝတ္ထုများ၏တည်နေရာပေါ် မူတည်၍ လုပ်ဆောင်ချက်အမျိုးအစားတစ်ခု၏အမြတ်အစွန်းကိုအကဲဖြတ်ခြင်း။

အဓိက အစိတ်အပိုင်းများမှ အချက်များအား ပြောင်းပြန်ကူးပြောင်းခြင်းအတွက် နည်းလမ်းများကို တင်ပြရန် အစီအစဉ်များလည်း ရှိပြီး၊ ၎င်းမှ ပေးအပ်ထားသော နယ်မြေတစ်ခုအတွက် အကြောင်းရင်းများမှ စံနမူနာကို ရယူနိုင်စေမည့် အစီအစဉ်များလည်း ရှိပါသည်။

source: www.habr.com