තිරය පිටුපස සිට ලොකු වැඩ කොටසක් කරන GIS ගැන දැන ගනිමු

අද අපි කවුරුත් වැඩිපුරම පාවිච්චි කරන සිතියම් සේවාව බවට Google Maps පත් වෙලා තියෙනවා කිව්වොත් වරදක් නැහැ. නමුත් සිතියම් ආශ්‍රයෙන් වැදගත් තොරතුරු බොහොමයක් උකහා ගන්න පාවිච්චි වෙන, ලෝකයේ බොහෝ ක්ෂේත්‍රවලට නැතිවම බැරි තාක්ෂණයක් ගැනයි අද ලිපියෙන් අපි කතා කරන්න යන්නේ. ඒ තමයි භූගෝලීය තොරතුරු පද්ධති, එහෙමත් නැතිනම් Geographic Information Systems.

සාමාන්‍ය භාවිතයේදී සෑම අවස්ථාවකම වගේ GIS කියන කෙටි නමින් හඳුන්වන මේ තාක්ෂණය ඇත්ත වශයෙන්ම බිහි වුණේ මීට යම් කාලයකට කලින්. නමුත් අද පරිගණක ඇතුළු උපාංගවලත්, සිතියම්කරණයේ ඇති දියුණුව නිසාත් GIS භාවිතය ඉතාම වේගයෙන් ඉහළ යමින් තියෙනවා. අපේ ජීවිතවලට සුවිශාල බලපෑමක් කරන අංශ ගණනාවක් අද පවතින කාර්යක්ෂමතාවයෙන් පවතින්න තිරය පිටුපස ඉඳගෙන ලොකු උපකාරයක් වෙන GIS තාක්ෂණය ගැන අවබෝධයක් ඇති කිරීම තමයි මේ ලිපියේ අරමුණ. කාටත් තේරෙන විදිහට විස්තර කරන්න අවශ්‍ය නිසා ලිපිය ටිකක් දීර්ඝ වුණත් මෙය සම්පූර්ණයෙන්ම කියවලා බැලුවොත් ඔබට GIS ගැන හොඳ දැනුමක් ලැබේවි.

අතීත ඉතිහාසය

සැබෑ ලෝකයේ දකින්න ලැබෙන දේවල් කොළයක්, මැටි පුවරුවක් වගේ ද්වීමාන යමක නිරූපණය කරවන එක විශේෂයෙන්ම අවකාශයේ විවිධ දේවල් තියෙන තැන් පහසුවෙන් හඳුනා ගන්න ගොඩාක් වැදගත් වෙනවා. අපි හැමෝගෙම ගෙදර තියෙන “ප්ලෑන් එක” මේකට හොඳ උදාහරණයක්. ගෙදරක් හදන්න කලින් කාමරවල දිග පළල, ගෙදර බිත්ති පිහිටන හැටි වගේ දේවල් කාටත් පහසුවෙන් තේරුම් ගන්න එයින් පුළුවන්.

සිතියම් හදන එක, එහෙමත් නැතිනම් සිතියම්කරණය කියන දේට අපි හරියටම නොදන්නා තරම් ඉතිහාසයක් තියෙනවා. පුරාතනයේ දියුණු ශිෂ්ටාචාර පැවති හැම රටකම වගේ යම් ආකාරයක සිතියම් භාවිතයක් තිබුණු බවට සාක්ෂි දකින්න ලැබෙනවා. විශේෂයෙන්ම මුහුදේ මග සොයා ගැනීම වෙනුවෙන්, යුධ කටයුතු වෙනුවෙන් හැදුණු සිතියම් අතීතයේ වැදගත් තැනක් ගත්තා.

මේ වගේ සිතියම් බොහොමයක දකින්න ලැබුණේ අවකාශයේ තියෙන පිහිටීම් පමණයි. සිතියම් කියවීම මගින් එක් තැනකට සාපේක්ෂව තවත් තැනක පිහිටීම හඳුනා ගන්න පුළුවන් වුණා. නමුත් සිතියම්කරණය GIS දක්වා දියුණු වෙන්න මූලික අඩිතාලම වැටුණේ අවකාශ විශ්ලේෂණය, එහෙමත් නැතිනම් Spatial Analysis හරහායි. මෙය සිදු වුණේත් කවුරුත් නොහිතන කාරණාවක් නිසා.

කොළරාව නිසා නූතන GIS තාක්ෂණයට මග පෑදුණු හැටි

1854 දී පවා ලෝකයේ වැඩිම ජනගහණයක් සිටි ප්‍රදේශයක් වගේම ලෝක ආර්ථිකයේත්, දේශපාලන බලාධිකාරියේත් මර්මස්ථානයක් වුණු එංගලන්තයේ ලන්ඩන් නගරය තුළ කොළරාව රෝගය වසංගත තත්ත්වයෙන් පැතිරී යන්න පටන් ගත්තා. ඒ වන විටත් මේ රෝගය හැදෙන්නේ, ව්‍යාප්ත වෙන්නේ ඇයි කියන එක ගැන කිසි කෙනෙකුට දැනුමක් තිබුණේ නැහැ.

බ්‍රිතාන්‍ය ජාතික කායික වෛද්‍යවරයෙක් වුණු ජෝන් ස්නෝ කොළරාවට ගොදුරු වුණු පිරිස් සිටින තැන් කඩදාසියක සටහන් කරන්න තීරණය කළා. ලන්ඩන්වල විශේෂ ස්ථාන, මංමාවත්, ජල මාර්ග වගේ දේවලුත් සාමාන්‍ය සිතියමක වගේම මෙයට ඇතුළත් වුණා. ඔහු එය කළේ ප්‍රධාන වශයෙන්ම රෝගීන් වැඩිපුර ඉන්නා ප්‍රදේශ හඳුනා ගන්නටයි.

නමුත් ජෝන් ස්නෝට ඉතාම ඉක්මණින් ජල මාර්ග ආශ්‍රිතව කොළරාව පැතිරීම ඉතා ඉහළ බව වටහා ගන්න මේ සිතියම නිසා හැකි වුණා. කොළරාව රෝගීන්ගේ සිටින ස්ථානවල සිතියමක් සහ නගරයේ ජලමාර්ග සිතියමක් එකමත එක තැබීමෙන් ඒවා අතර සම්බන්ධය ඉතා පැහැදිලිව දකින්න ලැබුණා. අපිරිසිදු ජල මාර්ග නිසා කොළරාව පැතිරී යන බව වටහා ගැනීමත්, ඒ හරහා වසංගතවේදය, එහෙමත් නැතිනම් Epidemiology කියන රෝග පැතිරීම අධ්‍යයන කිරීමේ තාක්ෂණය නිර්මාණය වීමත් ආරම්භ වුණේ එතැනින්.

අවකාශ විශ්ලේෂණයේ මේ වැදගත් යෙදීම ප්‍රසිද්ධ වීමත් එක්ක මේ වැඩේ වෙනත් අංශවලටත් ප්‍රසිද්ධ වෙන්න ගත්තා. පසුකාලීනව පරිගණකවල දියුණුවත් එක්ක මේ විශ්ලේෂණ කටයුතු වඩාත් පහසු වුණා. රොජර් ටෝම්ලින්සන් මහතා තමන්ගේ “A Geographical Information System for Regional Planning” කියන විද්‍යාත්මක ලිපිය පළ කිරීමත් එක්ක තමයි GIS කියන නමින් මේ තාක්ෂණය හැඳින්වෙන්න ගත්තේ. ඔහු අදටත් GIS හි පියා ලෙස සැලකෙනවා.

GIS වල භාවිත වන දත්ත කාණ්ඩ

GIS පරිගණක තුල ක්‍රියාත්මක වීමත් බොහෝ දුරට ජෝන් ස්නෝ මහතාගේ මුල් ආදර්ශනයට සමානයි කියන්න පුළුවන්. මෙතැනදී වැදගත්ම දේ වෙන්නේ අවකාශ දත්ත වගු, එහෙමත් නැත්නම් විවිධ දේවල් අවකාශයේ පවතින තැන හරියටම පෙන්නුම් කරන දත්ත අඩංගු වගු. ඉතාම සරල උදාහරණයක් විදිහට කොළඹ දිස්ත්‍රික්කයේ පවතින දුම්රිය ස්ථාන ලැයිස්තුවක් ගන්න පුළුවන්. මේවායේ අක්ෂාංශ සහ දේශාංශ වගුවක ඇතුළත් කරාම ඒක ඇත්තටම අවකාශ දත්ත වගුවක් තමයි. ශ්‍රී ලංකාවේ දිස්ත්‍රික්ක, ගංගා වගේ බොහෝ දේවල් මේ විදිහට වගු තුළ ඇතුළත් කරන්න පුළුවන්.

GIS තුළ සිදු වෙන ප්‍රධානම දෙයක් තමයි මේ සියලුම වගු දත්ත ලක්ෂ්‍ය (points), රේඛා (lines), බහුඅස්‍ර (polygons) කියන කාණ්ඩ තුනක වර්ග කරන එක. ඒ මොනවාද කියලා දැන් බලමු.

ලක්ෂ්‍ය හෙවත් point කාණ්ඩයේ දත්ත

අපිට සිතියමක් මත ලක්ෂ්‍යයක් ඇසුරෙන්, ඒ කිව්වේ තිතක් විදිහට පෙන්නුම් කරන්න පුළුවන් දේවල් මේ යටතට ගැනෙනවා. සැබෑ ලෝකයේ ලක්ෂ්‍ය නොතිබුණත් අපි අඳින සිතියමට සාපේක්ෂව කුඩා දේවල් ලක්ෂ්‍ය විදිහට පෙන්නුම් කරන්න පුළුවන්. උදාහරණයක් විදිහට අපි කලින් කියපු කොළඹ දිස්ත්‍රික්කයේ දුම්රිය ස්ථාන සලකන්න පුළුවන්. දුම්රිය ස්ථානයක් අපිට විශාල වුණාට එය කොළඹ දිස්ත්‍රික්කය එක්ක බැලුවාම තිතක් විදිහට නිරූපණය කරන එකේ වරදක් නැහැ.

ලක්ෂ්‍යයක් කියන්නේ ටිකක් තාක්ෂණික විදිහට කිව්වොත් දිගක් හෝ පළලක් නැති දත්තයකටයි.

රේඛා හෙවත් lines කාණ්ඩයේ දත්ත

ලක්ෂ්‍යයකින් පෙන්වන්න බැරි එක්තරා දෙයක් තමයි රේඛා. යම් තැනක ඉඳන් තවත් තැනකට යන ගමන් මාර්ගයක් පෙන්නුම් කරන්න රේඛාවක් පාවිච්චි වෙනවා. මේකට හොඳම උදාහරණ විදිහට මහා මාර්ග, ගංගා, දුම්රිය මාර්ග වගේ දත්ත පෙන්වා දෙන්න පුළුවන්. සැබෑ ලෝකයේ ලක්ෂ්‍ය වගේම රේඛාත් නැහැ, මොකද මේ මාර්ග, ගංගා ඇතුළු හැම දේකටම අනිවාර්යයෙන්ම පළලක් තියෙනවා. ඒ වුණත් අපි අඳින සිතියමට අනුව දිගත් එක්ක බැලුවාම පළල නොසලකා හරින්න පුළුවන් දේවල් සාමාන්‍යයෙන් රේඛා කාණ්ඩයට ගැනෙනවා.

කලින් ක්‍රමයට තාක්ෂණිකව හැඳින්වුවොත් රේඛාවක් කියන්නේ දිගක් තියෙන, පළලක් නැති දත්තයකටයි.

බහුඅස්‍ර හෙවත් polygons කාණ්ඩයේ දත්ත

ලක්ෂ්‍යයකින් සහ රේඛාවකින් පෙන්නන්න බැරි හැම දෙයක්ම වගේ අයිති වෙන්නේ මේ කාණ්ඩයටයි. බහුඅස්‍රයක් කියලා හඳුන්වන්නේ පැති ගණනාවකින් සමන්විත ජ්‍යාමිතික අගයකට. සමචතුරශ්‍රය, ත්‍රිකෝණය, වෘත්තය, ෂඩාශ්‍රය වගේ අපි දන්නා ජ්‍යාමිතික හැඩ සේරමත් බහුඅස්‍ර තමයි. සැබෑ ලෝකයේ තියෙන පළාත්, දිස්ත්‍රික්ක, වන ප්‍රදේශ, වගා බිම් වගේ අපි අඳින සිතියමට සාපේක්ෂව යම් සැලකිය යුතු වර්ගඵලයක් සහිත දේවල් තමයි මේ කාණ්ඩයට ඇතුළත් වෙන්නේ. සැබෑ ලෝකයේ තියෙන හැඩය සාධාරණ විදිහට ආසන්න ජ්‍යාමිතික හැඩයකින් නිරූපණය කෙරෙනවා.

කලින් විදිහට තාක්ෂණිකව බැලුවොත් බහුඅස්‍රයක් කියන්නේ දිගයි පළලයි දෙකම තියෙන දත්තයකට. විවිධ සිතියම් ප්‍රමාණවලදී ලක්ෂ්‍ය සහ රේඛාත් බහුඅස්‍ර බවට පත් වෙන බව ඔබට හිතා ගන්න පුළුවන් දිග පළල ඇති දුම්රිය ස්ථානයක් සහ දිගෙන් වගේම පළලින්ද යුතු ගංගාවක් ගැන හිතුවොත්. මීට අමතරව ත්‍රිමාණ අවකාශයේ පිහිටීම් ඇසුරෙනුත් දත්ත වර්ග කෙරෙනවා වුණත් සංකීර්ණ භාවය නිසා ඒ ගැන මෙතනදී කතා කෙරෙන්නේ නැහැ.

හැම දෙයක්ම සැබෑ ලෝකයට ගෙන එන තල හෙවත් layers

කලින් කියපු හැම දත්ත කාණ්ඩයක්ම යම් තලයක්/ ස්තරයක් මතට ගෙන ඒම තමයි ඊළඟට සිදු වෙන්නේ. මෙතනදීත් අපි සරල බව ගැන සලකලා ද්වීමාන මට්ටම ගැන විතරයි කතා කරන්නේ. මෙතැනදී පැතලි තලයක් මත කලින් කාණ්ඩ කරපු දත්ත නිවැරදිව පිහිටුවීම සිදු කෙරෙනවා. කලින් උදාහරණයක් අනුව බැලුවොත් කොළඹ නගරයේ තියෙන දුම්රිය ස්ථාන කොළඹ නගරයේ මායිම පෙන්වන සිතියමක් මත නිවැරදි තැන්වල පිහිටුවන එක ගන්න පුළුවන්. මේ එක් සිතියමක් කියන්නේ එක තලයක්, නැතිනම් ලේයරයක්. තවත් ලේයර කිහිපයක් විදිහට අපට කොළඹ නගරයේ දුම්රිය මාර්ගත්, කොළඹ නගරයේ මැතිවරණ ප්‍රදේශත් ලබා ගන්න පුළුවන්. මේ ලේයර කිහිපයක් එකතු කරලා වුණත් ලේයර නිර්මාණය කරන්න පුළුවන්.

මේ විදිහට ලේයරයක් මත දත්ත පිහිටුවා ගන්න උදව් කර ගන්නා ක්‍රම දෙකක් තියෙනවා.

දිශානතිය සහ දුරවල් ඇසුරෙන් තැන නිර්ණය කරන Vector ක්‍රමය

මේ ක්‍රමයේදී සිදු කෙරෙන්නේ එක් දත්තයක පිහිටීමට සාපේක්ෂව තවත් දත්තයක පිහිටීම ගැනීමයි. බොහෝ විට දිශානතිය මනින්නේ උතුරු දිශාවේ සිට දක්ෂිණාවර්තව පවතින අංශක ගණනින්. උදාහරණයක් විදිහට පිටකොටුවේ දුම්රිය ස්ථානයේ ඉඳලා 175° ක දිශානතියකින්, කිලෝමීටර් 10 ක් දුරින් දෙහිවල දුම්රිය ස්ථානය තියෙනවා කියන එක ගනිමු. මෙතැනදී අපි පිටකොටුව දුම්රිය ස්ථානය කේන්ද්‍රය වෙන විදිහට වෘත්තයක් අඳිනවා කිලෝමීටර් 10ක අරයක් තියෙන. ඒ අරය දිගේ යනකොට උතුරු දිශාවේ ඉඳලා 175° කියන ස්ථානයේ දෙහිවල දුම්රිය ස්ථානය තියෙනවා කියලා මෙයින් කියවෙනවා. මේ විදිහට එකිනෙකට සාපේක්ෂ දිශානති සහ දුරවල් ඇසුරෙන් කොළඹ දිස්ත්‍රික්කය පුරා දුම්රිය ස්ථාන නිවැරදිව සිතියමේ පිහිටුවා ගන්න පුළුවන්.

ඛණ්ඩාංක භාවිතයට ගන්නා Raster ක්‍රමය

මේ ක්‍රමය නම් අපිට තේරුම් ගන්න හරිම පහසු එකක්. මේක අපි පුංචි කාලේ පාවිච්චි කරපු ප්‍රස්තාර කොළයක් හෝ ගණන් පොතක පිටුවක් වගේමයි. X සහ Y ඛණ්ඩාංක පාවිච්චි කරලා දත්තවල පවතින දේවල් අදාළ තැන්වල පිහිටුවනවා. සාමාන්‍යයෙන් මේ සඳහා යොදා ගැනෙන්නේ දැනටමත් පවතින අක්ෂාංශ දේශාංශ පද්ධතියම තමයි. කලින් උදාහරණයට අනුව ගත්තාම මෙතනදී  මුළු කොළඹ දිස්ත්‍රික්කයම ආවරණය වෙන විදිහට තිරස් අතට සහ සිරස් අතට අක්ෂාංශ දේශාංශ රේඛා ඇඳලා ඛණ්ඩාංක තලයක් හදා ගන්නවා. ඒ මත දුම්රිය ස්ථානවල අක්ෂාංශ දේශාංශ බලලා නිවැරදිව පිහිටුවනවා.

Raster ක්‍රමය ඉතාම පහසු වුණත් ප්‍රමාණය විශාල කිරීමේදී (Zoom) නිවැරදිභාවය අඩු වෙනවා. මේ නිසා බොහෝ විට පාවිච්චි වෙන්නේ Vector ක්‍රමය තමයි. හැබැයි ඒවා ඛණ්ඩාංක ක්‍රමයට පරිවර්තනය හෙවත් Rasterize කිරීමත් කරන්න පුළුවන්.

විශ්ලේෂණය කෙරෙන හැටි

මේ විදිහට සකසා ගන්න ලේයර එක මත එක තැබීම මගින් විශ්ලේෂණයට යොදා ගන්න පුළුවන්. මුලින්ම සඳහන් වුණු උදාහරණයට අනුව කොළරා රෝගීන්ගේ පිහිටීම් සහිත ලේයරය ලන්ඩන් නගරයේ ජල මාර්ග සහිත ලේයරය මත තැබීමෙන් (විනිවිද පෙනෙන වීදුරු දෙකක් මත ඇන්දා කියලා හිතන්න. ඒවා එකමත එක තබා බැලීම වගේමයි) ඒවා අතර සම්බන්ධය ලබා ගන්නවා. මෘදුකාංගවල කෙරෙන්නේත් මීට ඉතා සමාන දෙයක් වුණත් විශ්ලේෂණය ඉතා පහසු කරවන දියුණු පහසුකම් ගණනාවක් ඒවා සතුයි. වර්තමානයේ හැම විශ්ලේෂණයක්ම වගේ සිදු කෙරෙන්නේ මෘදුකාංග භාවිතයෙන්.

ඉහත කී ක්‍රමවලට අනුව අවශ්‍ය හැම දේකම දත්ත වගුගත කරගෙන, ඒවා කලින් කියපු කාණ්ඩ තුනට වෙන් කරලා ලේයර මත පිහිටුවා ගැනීම තමයි GIS මෘදුකාංගවලින් කෙරෙන මූලිකම ක්‍රියාව. එහෙම කර ගත්තාට පස්සේ ඒවා විශ්ලේෂණය කිරීම සඳහා උපාංග, එහෙමත් නැතිනම් Tools විශාල ප්‍රමාණයක් මෘදුකාංග තුළ අඩංගුයි. එයින් බොහෝ විට අවශ්‍ය වන Tools 6ක් ගැනත්, ඒවා යොදා ගන්නා අවස්ථාවලට සරල උදාහරණත් මෙහි දැක්වෙනවා.

• Buffer : යම් ස්ථානයක සිට නිශ්චිත දුරකින් ඇති දේවල් උකහා ගැනීමට. උදා : නිවසේ සිට සිට කි.මි 10 ක අරයක් තුල ඇති පොලිස් ස්ථාන සොයා ගැනීම.
• Clip : යම් ලක්ෂණයක් දරන ස්ථාන මතු කර ගැනීමට. උදා : ශ්‍රී ලංකාවේ වාර්ෂික වර්ෂාපතනය 400 – 600 mm අතර ලැබෙන ප්‍රදේශ වෙන් කර ගැනීම.
• Dissolve : තරමක් පොදු ලක්ෂණයක් භාවිතයෙන් එකට ගොනු කිරීම : මෙරට මීටර් 10 න් 10ට බෙදා ඇති සමෝච්ච රේඛා සියල්ල මීටර් 100න් 100ට කාණ්ඩ කිරීම.
• Merge : ලේයර කිහිපයක් එක් කර නව ලේයරයක් තැනීමට. උදා : බැංකුවල ශාඛා වෙන වෙනම දැක්වෙන ලේයර සියල්ල එක් කර සියලු බැංකු එකවර පෙන්වන ලේයරයක් තැනීම.
• Intersect : ලක්ෂණ කිහිපයක පොදු කොටස හෙවත් ඡේදනය ලබා ගැනීමට. උදා: දුරකථන කුළුණු කිහිපයකින්ම ආවරණය වන කලාපය සොයා ගැනීම.
• Erase (Difference) : එක් ලක්ෂණයක් තවත් ලක්ෂණයකට විච්ඡේදනය කිරීම. මෙය clip හි ප්‍රතිවිරුද්ධ ක්‍රියාවයි. උදා : රටේ ජල ප්‍රදේශ සියල්ල ඉවත් කර ගොඩබිම් ප්‍රදේශ පමණක් පෙන්වීම.

GIS තාක්ෂණයේ යෙදීම් සහ ප්‍රයෝජන

ලෝකයේ හැම තාක්ෂණික අංශයක්ම වගේ අද තමන්ගේ කටයුතු පහසු කර ගන්න GIS පාවිච්චි කරනවා. එයින් ප්‍රධානතම අංශයක් වන්නේ පරිසර විද්‍යාඥයන්. කාලගුණ වෙනස්වීම්, ජලමාර්ග අධ්‍යයනය, බලපෑම් පැතිරී යාම වගේ දේවල් අධ්‍යයනය අද සම්පූර්ණයෙන්ම GIS පාදක කරගෙනයි සිදු කෙරෙන්නේ. පස් වර්ගවල පිහිටීම, දේශගුණ ලක්ෂණ වගේ දේවල් ඇසුරින් මහා පරිමාණ වගා සඳහා සුදුසු ප්‍රදේශ තෝරා ගන්නේත්, සූර්යයාලෝක තීව්‍රතාව සහ සුළං වේගය අඩු වැඩි වීමේ සිතියම් ඇසුරින් සූර්ය හා සුළං බලාගාර ස්ථාපිත කිරීමට සුදුසු තැන් සොයා ගන්නෙත් GIS ආධාරයෙන්.

GIS වල මුල්ම යෙදීමක් වුණු රෝග පැතිරීම හඳුනා ගැනීමට සහ වැළැක්වීමටත් GIS තාක්ෂණය අද පවා යොදා ගැනෙනවා. මීට අමතරව මහා මාර්ග, දුම්රිය මාර්ග සැලසුම් කිරීම, නගර සැලසුම්කරණය, භූමිය යොදා ගැනීම, මිනින්දෝරු කටයුතු වගේ හැම දෙයක්ම මේ වන විට සිදු වෙන්නේ GIS මෘදුකාංග ආධාර කරගෙනයි. යුධ හමුදාවන් සහ ආරක්ෂක අංශත් තොරතුරු එක්රැස් කිරීම, ඔත්තු බැලීම, සටන් පෙරමුණු හා භට කණ්ඩායම් මෙහෙයවීම, ප්‍රහාර සහ පසුබසින මාර්ග සැලසුම් කිරීම වගේ කාරණා සඳහා මුළුමනින්ම පාහේ GIS තාක්ෂණය මත රැඳෙනවා.

පුරාවිද්‍යා නිරීක්ෂණ කටයුතු, ස්වභාවික සම්පත් ගවේෂණය, සේවා සැපයීම, ප්‍රවාහනය, සැපයුම්කරණය වගේ තවත් අංශ ගණනාවකත් GIS යොදා ගැනීම බහුලව සිදු වෙනවා. GIS මෘදුකාංග නිර්මාණය, එයට අවශ්‍ය අතිරේක Tools නිර්මාණය කිරීම වගේ අංශවලින් මෘදුකාංග ඉංජිනේරු ක්ෂේත්‍රයත් මෙයට සැළකිය යුතු ලෙස දායක වෙනවා.

අවසාන වශයෙන්.

GIS තාක්ෂණය යොදා ගන්නා කටයුතු සඳහා ශ්‍රී ලංකාවේ වැඩිපුරම භාවිත වන මෘදුකාංගය වෙන්නේ ArcGIS. ශ්‍රී ලංකා මිනින්දෝරු දෙපාර්තමේන්තුවේ නිතරම භාවිත වන මෙය GIS තාක්ෂණය වැදගත් විය හැකි උසස් අධ්‍යාපන පාඨමාලා විශාල ප්‍රමාණයක අත්‍යාවශ්‍ය විෂයයක් විදිහට ඉගැන්වීම සිදු වෙනවා. භූගෝලීය අධ්‍යනාංශවල විද්‍යාවේදී උපාධි සඳහාත් මේ මෘදුකාංගය බහුලව භාවිත වෙනවා.

මේ අංශ සියල්ලේම වගේ ඉහළ ආදායම් ලබන රැකියා අවස්ථා විශාල ප්‍රමාණයක් GIS තාක්ෂණය සහ ඊට අදාළ මෘදුකාංග, විශේෂයෙන්ම ArcGIS ගැන නිපුණතාවක් ඇති අය වෙනුවෙන් විවෘතව පවතිනවා. මේ නිසා මේ ලිපිය කියවලා ඒ ගැන දැනුමක් උනන්දුවක් ඇති වුණා නම් ඒ GIS ගැන ඉදිරියට හදාරන්නත් ඔබට පුළුවන්. බොහෝ දෙනෙකුට වැදගත් විය හැකි ලිපියක් නිසා මෙය share කරන්නටත් පුළුවන් නම් වඩාත් හොඳයි.

කවරයේ රූපය : gispeople.com.au