Klasifikasi Data Spasial

LancangKuning.com - Menganalisis data spasial dapat meliputi banyak cara atau teknik, ada yang masih berada perkembangan awal, memanfaatkan analisis yang berbeda dan diterapkan di berbagai bidang seperti astronomi, dengan studi penempatan galaksi di kosmos, untuk rekayasa chip fabrikasi, dengan penggunaan " tempat dan rute "algoritma untuk membangun struktur kabel yang kompleks.

Dalam arti yang lebih terbatas, analisis spasial adalah teknik yang diterapkan pada struktur pada skala manusia, terutama dalam analisis data geografis. Isu-isu kompleks muncul dalam analisis spasial, banyak di antaranya tidak didefinisikan dengan jelas atau tidak sepenuhnya diselesaikan, tetapi membentuk dasar untuk penelitian saat ini.

Baca juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

Yang paling mendasar dari ini adalah masalah mendefinisikan lokasi spasial dari entitas yang dipelajari. Klasifikasi teknik analisis spasial sulit karena sejumlah besar bidang penelitian yang berbeda terlibat, berbagai pendekatan fundamental yang dapat dipilih, dan juga beberapa kerangka data bisa diambil.

Sejarah

Analisis spasial mungkin dapat dianggap. Telah muncul dengan usaha pada kartografi dan survei akan tetapi banyak bidang telah berkontribusi pada peningkatannya yang lebih canggih atau modern. Biologi berkontribusi melalui studi botani tentang distribusi tanaman global dan lokasi tanaman lokal, studi etologi pergerakan hewan, studi lanskap ekologi blok vegetasi, studi ekologi dinamika populasi spasial, dan studi biogeografi.

Epidemiologi berkontribusi dengan pekerjaan awal pada pemetaan penyakit, terutama pekerjaan John Snow memetakan wabah kolera, dengan penelitian tentang pemetaan penyebaran penyakit dan dengan studi lokasi untuk pemberian perawatan kesehatan. Statistik telah memberikan kontribusi besar melalui kerja dalam statistik spasial. Ekonomi telah memberikan kontribusi terutama melalui ekonometrik spasial.

Sistem informasi geografis saat ini merupakan kontributor utama karena pentingnya perangkat lunak geografis dalam kotak alat analitik modern. Penginderaan jauh telah berkontribusi secara luas dalam analisis morfometrik dan pengelompokan. Ilmu komputer telah berkontribusi secara luas melalui studi tentang algoritma, terutama dalam geometri komputasi.

Matematika terus menyediakan alat dasar untuk analisis dan untuk mengungkapkan kompleksitas ruang spasial, misalnya, dengan karya terbaru tentang fraktal dan skala invarian. Pemodelan ilmiah menyediakan kerangka kerja yang bermanfaat untuk pendekatan baru.

Baca juga : Format Data Spasial

Masalah mendasar

Analisis spasial menghadapi banyak masalah mendasar dalam definisi objek penelitiannya, dalam pembangunan operasi analitik yang akan digunakan, dalam penggunaan komputer untuk analisis, dalam keterbatasan dan kekhasan analisis yang diketahui, dan dalam presentasi hasil analitik. Kesalahan umum sering muncul dalam analisis spasial, beberapa karena matematika ruang, beberapa karena cara data disajikan secara spasial, beberapa karena alat yang tersedia.

Data sensus dapat melindungi privasi dari setiap individu dengan menggabungkan data ke dalam beberapa bentuk unit lokal, serta dapat membuat masalah pada statistik. Sifat fraktal garis pantai membuat pengukuran tepat panjangnya sulit jika bukan tidak mungkin. Perangkat lunak komputer yang memasang garis lurus ke kurva garis pantai, dapat dengan mudah menghitung panjang garis yang ditetapkannya.

Namun garis lurus ini mungkin tidak memiliki makna yang melekat di dunia nyata, seperti yang ditunjukkan untuk garis pantai Inggris. Masalah-masalah ini merupakan tantangan dalam analisis spasial karena kekuatan peta sebagai media presentasi. Ketika hasilnya disajikan sebagai peta, presentasi menggabungkan data spasial yang umumnya akurat dengan hasil analitik yang mungkin tidak akurat, yang mengarah pada kesan bahwa hasil analitik lebih akurat daripada yang ditunjukkan oleh data.

Baca juga :  Tempat Wisata di Riau

Fungsi Analisis Spasial

• Klasifikasi adalah salah satu pekerjaan yang akan mengklasifikasikan lagi beberapa data dan pada akhirnya akan berubah seperti data spasial yang terbaru serta dapat dibagi menjadi kriteria masing-masing.
• Jaringan adalah fungsional yang terdapat di data, data yang berupa titik-titik maupun garis-garis untuk jaringan yang tidak dapat terpisahkan.
• Hamparan, akan membuat layer data spasial yang baru, layer tersebut berasal dari perpaduan dua layer.
• Buffering, berfungsi membuat layer baru. Mempunyai jarak yang tertentu dengan unsur spasial.
• Analisis 3D bersangkutan dengan presentasi yang berada di 3D. ( Rinta )