IRS-1C DÜZEY 1B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ

Transkript

1 TMMOB Harta ve Kadastro Mühendsler Odası. Türkye Harta Blmsel ve Teknk Kurultayı Mart, Ankara IRS-C DÜZEY B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ ÖZET H. Topan, G. Büyüksalh, M. G. Koçak Zonguldak Karaelmas Ünverstes, Mühendslk Fakültes, Jeodez ve Fotogrametr Mühendslğ Bölümü, Zonguldak, htopan@yahoo.com, gbuyuksalh@yahoo.com, mgkxyz@yahoo.de Bu çalışmada, Zonguldak lnn büyük br bölümünü kapsayan m yer pksel büyüklüklü yörünge düzeltmes getrlmş IRS-C pankromatk mono görüntüsünün sağladığı konum doğruluğu değşk yersel verlerle ve matematksel modellerle ncelenmştr. Değerlendrme aşamasında gerekl olan yer kontrol noktaları (YKN) ve bağımsız denetm noktaları (BDN) : ölçekl topoğrafk hartalardan; :, :, : ve : ölçekl hartalardan ve GPS gözlemlernden oluşan üç ayrı küme olarak ele alınmıştır. Bu YKN-BDN kümeler, parametrk olmayan üç model (afn, yükseklk düzeltmel afn ve Dolaysız Doğrusal Transformasyon) ve parametrk modeller (Uydu Yörünge Modellemes ve rekontrüksyon geometrs) kullanılarak ncelenmştr. Kümelerden elde edlen konum doğrulukları karşılaştırıldığında, : ölçekl hartaların en düşük, GPS gözlemlernn se en yüksek konum doğruluğunu verdğ görülmektedr. GPS den ve büyük ölçekl hartalardan oluşan k kümenn YKN doğrulukları arasında belrgn br farklılık yokken, BDN doğruluğunun GPS ölçüleryle arttığı görülmektedr. Ancak kullanılan tüm değerlendrme yöntemler ve nokta kümeler le alt pksel düzeynde doğruluğa hem YKN ler hem de BDN ler çn erşlememş ve bunun nedenler üzernde durulmuştur. Çalışmada IRS-C/D görüntüsünün etkn pksel boyutu da rdelenmş ve m lk yer pksel büyüklüğüne örneklenmesne rağmen görüntünün orjnal pksel büyüklüğü olan. m lk yer pksel büyüklüğü değern koruduğu tespt edlmştr. Anahtar Sözcükler: IRS-C Uydusu, Yörünge Düzeltmes Getrlmş Görüntü, Geometrk Doğruluk, Parametrk ve Parametrk Olmayan Modeller, Etkn Pksel Boyutu ABSTRACT ANALYSIS OF IRS-C LEVEL B IMAGERY WITH RESPECT TO GEOMETRIC ACCURACY USING SENSOR ORIENTATION MODELS WITH DIFFERENT CONTROL POINTS The geometrc accuracy of IRS-C panchromatc mono mage whch covers wde-part of Zonguldak has been determned usng dfferent mathematcal approaches and also dfferent ground coordnate sources. The GCPs (Ground Control Pont) and ICPs (Independet Control Pont) were formed as three ndvdual sets collected from : scale topographc maps (frst GCP-ICP set); :, :, : and : scale topographc maps (second GCP-ICP set) and GPS observatons (thrd GCP-ICP set). These sets were processed by the non-parametrc (polnomal, terran relef corrected affne and Drect Lnear Transformaton) and parametrc (Satellte Orbtal Modellng and reconstructon geometry) mathematcal models. The accuracy generated usng : scale maps gves the worst rmse values whle the one generated usng GPS observatons gves the best rmse results. In spte of the fact that there s no bg dfferences between the accuracy results of GCPs usng second and thrd sets, the accuracy results of ICPs usng thrd set s better than the others. Neverthless, t has not been possble to get the sub-pxel accuracy usng all mathematcal models and all GCP-ICP sets. In ths paper, the causes of ths condton has been crtczed. The effectve pxel sze of the mage has been determned and ths shows that the mage resampled from. m to. m ground pzel sze keeps orgnal ground pxel sze. Keywords: IRS-C Satellte, Path Orented Image, Geometrc Accuracy, Parametrc and Nonparametrc Models, Effectve Pxel Sze. GİRİŞ SPOT- (Système Pour l Observaton de la Terre) uydusuyla büyük br vme kazanan topoğrafk amaçlı uzaktan algılama çalışmalarına MOMS (Modular Optoelectronc Multspectral Scanner) ve IRS (Indan Remote Sensng Satellte) sers uydular da lı yıllarda öneml katkıda bulunmuşlardır. Bu yıllarda kazanılan deneym, günümüzde alt-metre çözünürlüklü görüntülern elde edlmesn sağlamaktadır. Bu çalışmada görüntüsü ele alınan IRS-C uydusu pankromatk bandda. m yer pksel çözünürlüğüne sahptr. Bu uydu, ISRO (Indan Space Research Organsaton) tarafından.. tarhnde Molnya-M roket le yörüngesne oturtulmuştur. Üzernde, Pan (Pankromatk), LISS-III (Lnear Imagng Self Scanner) ve WFS (Wde Feld Sensors) olmak üzere üç farklı algılayıcı taşımaktadır. IRS-C/D nn yörünge blgler, taşıdığı algılayıcıların bazı özellkler hakkında brtakım blgler Tablo de verlmektedr (Rajangam, ; EUROMAP, ; Kasturrangan et. al., ).

2 IRS-C/D DÜZEY B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ Yörünge türü Güneş uyumlu, dareye yakın Yörünge yükseklğ ve eğm km,. Peryod ve devr sayısı. dakka, gün Ekvator geçş zamanı. (yerel saatle) Algılayıcı PAN LISS WIR SWIS WFS Uzaysal çözünürlük (m). m... Genşlk (km) Pksel boyutu (µm) x x x x CCD Boyutu (pksel)) Örnekleme aralığı (bt) Tablo : IRS-C/D ye at yörünge blgler ve algılayıcıların bazı teknk özellkler IRS-C uydusu, düşük radyometrk çözünürlüğe sahp olmasına rağmen. m yer pksel çözünürlüğüne ve km görüntüleme genşlğne sahp olduğu çn oldukça genş br kullanım alanı bulmuştur. Pankromatk görüntüler, pazarlamacı şrketlerce m pksel büyüklüğünde ve btlk örnekleme aralığında satılmaktadırlar. Pan kamera ± lk yan bakış açısına sahptr ve bu sayede bndrmel görüntü alablmektedr. Ancak, Pan kameraların farklı yörüngelerden bndrmel görüntü alablmes çn, kameranın tümüyle hareket etmes gerekmektedr k bu da fazladan yakıt kullanımı demektr. Yakıt, uydunun yörüngesnde tutulması çn oldukça gerekldr ve bu nedenle, yan bakış özellğne rağmen, bu kamera le stereo-görüntü alımı pek yaygın değldr. Pan kameraya at CCD algılayıcı aralarında küçük bndrmeler bulunan üç adet doğrusal dznden oluşan br CCD dznden oluşmaktadır. Ancak bu CCD lern brleşm aynı düzlemde değldr ve aralarında bazı öteleme ve dönüklükler vardır. CCD ler arası bu ayrılığın görüntülern geometrk doğruluğuna olan etksn araştırıldığında, bu etknn y aşan yan bakış açısında. pksel (. m) cvarında olduğu belrtlmektedr (Jacobsen, ). IRS-C görüntüler, pazarlamacı şrket tarafından, bazı radyometrk ve geometrk şlemlere tab tutularak satılırlar. Bu görüntü çeştler, ) Radyometrk düzeltlmş, ) Yörünge düzeltmes getrlmş ve ) Harta kuzeyne çevrlmş olarak adlandırılmaktadırlar (EUROMAP, ). Ayrıca IRS-C görüntüler çn k çeşt görüntü formatından söz etmek olasıdır. Bunlar, EOSAT Fast Format Rev. C ve Super Structure Formattır. Super Structure Format, Fast Format a göre daha karmaşık br yapıya sahptr; yörünge ve uydu durum blglern çermektedr. Bu k formattan fast format, yeterl yörünge blgs çermemektedr ve dolayısıyla daha fazla yörünge blgs çeren super structure format kullanımı önerlmektedr (Cheng and Toutn, ).. UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNİN GEOMETRİK DÜZELTİLMESİ Uzaktan algılama görüntüler, çeştl nedenlerle sstematk ve sstematk olmayan hatalar çerrler ve brtakım düzeltmelere tab tutulmaları gerekmektedr. Konumsal blg ednme açısından bakıldığında, görüntülern gerek orto-görüntü olarak, gerekse vektörleştrlerek CBS tabanlı çalışmalarda kullanılmaları çn, radyometrk ve geometrk hatalarından arındırılmaları ve yer koordnat blgs taşıyacak şeklde şlenmes gerekmektedr. Bu sayede farklı tarhlerde ve değşk kaynaklardan elde edlen görüntüler, yne farklı kaynaklardan elde edlen konumsal blgler le brlkte br uyum çersnde CBS tabanlı çalışmalarda rahatlıkla kullanılablrler. Ham uzaktan algılama görüntülerndek geometrk hatalar, sstematk (tekrarlı, düzenl) ve sstematk olmayan (rastgele, düzensz) yapıya sahptrler. Sstematk hatalar, bazı yörünge ve kalbrasyon blgler le düzeltleblrler ve çoğu zaman satışı yapılan görüntüler, pazarlamacı frma tarafından sstematk düzeltmes yapılmış olarak satılırlar. Sstematk olmayan hatalar se önceden kestrlemedkler çn ancak YKN ve SYM verlernn kullanılması le gderleblrler. Sstematk olmayan geometrk hatalarının düzeltleblmesnde pek çok matematksel model mevcuttur. İk veya üç boyutlu bu yaklaşımlar, parametrk veya parametrk olmayan modeller olarak kye ayrılablr. Parametrk olmayan yaklaşımlarda, algılayıcı ssteme at parametreler mevcut değldr ve çözümde sstemn görüntüleme geometrs dkkate alınmaz. İk boyutlu parametrk olmayan modellerde, yükseklkten kaynaklanan etk de gderlememektedr. Bu modeller kontrol noktalarının dağılımına ve duyarlılığına bağlı sonuçlar üretrler (Topan, ). Parametrk modeller se, görüntüleme sstemnn geometrs le lgl blgler çeren ve parametrk olmayan modellere oranla üst düzey modellerdr. Bu model, YKN verlernn doğruluğuna bağlı ken dağılımına bağlı değldr ve parametrk olmayan odellerden daha az sayıda YKN na gereksnm duyulur (Toutn, ). Aşağıda, sadece bu çalışma kapsamında kullanılan modeller hakkında kısaca blg verlecektr.. Parametrk Olmayan Matematksel Modeller Bu çalışmada kullanılan parametrk olmayan modellerden afn dönüşüm k, (Affne Terran Relef Corrected: yükseklk düzeltmel afn) ve DLT (Drect Lnear Transformaton: Dolaysız Doğrusal Transformasyon)

3 Topan, Büyüksalh ve Koçak yaklaşımları se üç boyutlu YKN koordnatlarını kullanmaktadır. Bu yaklaşımlar hakkında temel bazı blgler aşağıdak gbdr... Afn Dönüşüm Polnomal yaklaşımın brnc derece hal olan afn dönüşümün matematksel yapısı aşağıda verlmektedr. x a + a + ay ; y = b + b + b = Y () Burada (a, b): dönüşüm katsayıları, (x, y): YKN lern görüntü koordnatları, (, Y): YKN lern yer koordnatlarıdır (:()N, N: YKN sayısı). Genellkle düşük geometrk çözünürlüğe sahp görüntüler çn kullanılan, ancak IRS-C ve SPOT gb orta çözünürlüktek görüntüler çn de kullanılablen bu dönüşüm yöntem, görüntünün her k eksenndek öteleme, dönüklük ve ölçekten kaynaklı etky gdermektedr. YKN larına at yükseklk değer dkkate alınmadığı çn YKN nın yükseklğnden dolayı oluşan konum hatasını gdermek mümkün olmamaktadır. Bu etk, afn dönüşümün değştrlmş hal olan yaklaşımında gderlmektedr... Yaklaşımı Yükseklkten kaynaklanan etk ve Y koordnatlarında: ( Z Z) sn a ( Z Z) cos a = ; Y = () tan e tan e le fade edleblen br etkye yol açmaktadır. Burada Z: YKN nn yükseklğ, Z : referans yükseklk, a: algılama sstemn azmutu, e: algılayıcı yükseklk açısı ve (, Y): planmetrk değşmdr. Yükseklkte kaynaklanan bu etk le afn dönüşüm aşağıdak gb tek br eştlkte brleştrleblr (Büyüksalh et. al., ): x = a + a + ay + az; y = b + b + by + bz (), afn dönüşüm gb doğrusal br yapıya sahptr ve sekz parametreldr (Büyüksalh et. al., ). Bu yöntem, üç boyutlu afn dönüşüm olarak da adlandırılmaktadır. Ancak burada bu adlandırma yerne yükseklk düzeltmel afn dönüşüm fades kullanılmaktadır. Bunun neden, üç boyutlu afn dönüşümün üç boyutlu k koordnat sstem arasında kullanılmasıdır. Oysa burada kullanılan koordnat sstemlernden görüntü koordnat sstem k boyutludur ve dolayısıyla afn dönüşüm, YKN lere at yükseklk değern kullanarak üç boyutlu yer ve k boyutlu görüntü koordnat sstem arasında dönüşüm yapmaktadır (Topan, )... DLT Yaklaşımı Bu yöntem, fotogrametrde sıkça kullanılan kolnearte bağıntılarının metrk olmayan fotogrametrk çalışmalar çn değştrlmşmş haldr. Metrk olmayan sstemlerle yapılan fotogrametr uygulamalarında, kameranın ç ve dış dönüklük elemanları blnmemektedr ve bu nedenle DLT yöntem, bu ve benzer çalışmalar çn kullanılablmektedr. Benzer olarak bu yöntem, uzaktan algılamada da bu amaçla kullanılablmektedr (Abdel-Azz and Karara, ). DLT yöntemnn genel eştlğ, L + LY + LZ + L L + LY + L Z + L x = ; y = () L + L Y + L Z + L + L Y + L Z + şeklndedr. Burada L: modeln katsayılarıdır.. Parametrk Matematksel Modeller Daha önce de değnldğ gb, parametrk matematksel modeller, görüntü alım geometrsn dkkate alan modellerdr. Bu modellerden bu çalışmada kullanılan PCI Geometca OrthoEngne V.. de şletlen (Satellte Orbtal Modelng) ve Hannover Ünverstes BLUH yazılımda yer alan CORIKON yaklaşımından bahsedlecektr. Ancak bu yöntemlern özellkler genel hatlarıyla blnmekte, matematksel modeller se verlmemektedr. Bu çalışmada sadece bu matematksel modellere at yazılımların yürütümü gerçekleştrleblmştr., CCRS (Canadan Center for Remote Sensng) den Dr. Therry Toutn tarafından, doğrusal dz sstemler çn gelştrlmştr. Bu yaklaşım, uydu yörünge ve parametrelern belrler. Ayrıca, ) Görüntüleme sstemn taşıyan uydunun konum, hız ve dönüklük değşmler, ) Görüntüleme süresndek değşmler, bakış açısı ve IFOV dan kaynaklı etkler, ) Yern küresellğ, v) Harta projeksyonundan kaynaklanan etkler dkkate alınmaktadır. Bu

4 IRS-C/D DÜZEY B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ model, görünür ve kızılötes (Landsat ve, SPOT, IRS, ASTER ve KOMPSAT gb) ve RADAR (örn: ERS, JERS, SIR-C ve RADARSAT) görüntüler çn kullanılablr. Bu yöntem, yatayda ve düşeyde YKN dağılımına duyarlı değldr (Toutn, ). Hannover Ünverstes öğretm üyes Dr. Ing. Karsten Jacobsen tarafından gelştrlen CORIKON yazılımında se sensörlerden yeryüzüne olan bakış açısı belrlenmekte ve böylece herbr yüzey noktasıyla görüntü noktası arasındak lşk kurulmaktadır.. KULLANILAN VERİLER VE UYGULAMA SONUÇLARI Uygulama, Zonguldak, Bartın, Düzce ve Bolu llernn bazı kısımlarını kapsayan br test alanında yürütülmüştür. Zonguldak l sınırları çalışma alanının büyük br kısmını örtmektedr. Uygulamada IRS-C ye at yörünge düzeltmes getrlmş (düzey B) pankromatk mono görüntüsü ve üç farklı set olarak hazırlanan YKN-BDN verler kullanılmıştır. IRS-C uydu görüntüsüne at teknk özellkler Tablo de, YKN-BDN kümelerne at özellkle se Tablo de verlmektedr. Şekl se YKN dağılımına örnek olması açısından GPS nokta dağılımını göstermektedr. Uydu IRS-C Çekm Tarh.. Boyutları (sütun/satır) / (pksel) Çekm saat (yerel) ::: Düzey Yörünge düzeltlmş Projeksyonu ve Elpsod, Uluslararası Yan Bakış Açısı. Yer pksel çözünürlüğü. m (görün.sırasında). m (pazarlanırken) Frma EUROMAP Kaplanan Alan x km Format EOSAT Fast Format Tablo : Kullanılan görüntünün özellkler YKN BDN Kümes Kaynak Küme I Küme II Küme III : ölçekl hartalar :, :, : : ölçekl hartalar GPS Bağıl Konumlama Gözlemler Üretc HGK TCK, HGK, TKGM ZKÜ JFM Böl. Σ Nokta Altlık Kağıt Kağıt Sayısal Tablo : Kullanılan YKN-BDN kümeler Şekl : IRS-C/D pankromatk görüntüsü üzernde GPS noktalarının dağılımı Küme I, : ölçekl hartalardan sayısallaştırılan ve genellkle yol kavşakları ve köprüler üzernde seçlen noktalar oluşturmaktadır. HGK (Harta Genel Komutanlığı) nın nternet stesnde lgl hartaların ortalama yatay konum doğruluğu m olarak verlmektedr (HGK, ). Bu değer, teork br değer olarak kabul edleblr. Ancak, gerçekte yatay doğruluğun bundan daha da kötü olduğu söyleneblr. Bununla beraber, bu kestrme nokta sayısallaştırma doğruluğunun etksn katmak gerekr. Bu tür hartalardan sayısallaştırılan YKN ler, IRS-C görüntüsünün geometrk analz amaçlı daha öncek çalışmalarda kullanılmıştır. Toutn et. al. (), ve Zoej () da x km lk, Türker ve Gacamer () de x km lk IRS-C görüntülernn değerlendrlmes, bu tür YKN le gerçekleştrlmştr. İlk çalışmada alt-pksel düzeynde br geometrk doğruluğa ulaşılırken, dğer k çalışmada doğruluk, pksel düzeynde kalmıştır. İknc YKN-BDN kümes, :, :, : ve : ölçekl çzgsel hartalardan sayısallaştırılan noktalardan oluşmaktadır. Bu kümede noktalar, yolların genellkle vadler zlemes ve yerleşm yerlernden geçmes nedenyle arzu edlen şeklde uygun dağıtılamıştır. Özellkle yükseklğn m düzeynde olduğu dağlık bölümlerde yerleşm olmaması ve dolayısıyla bu bölgelere at : ölçekl hartaların yokluğu nedenyle buralarda nokta elde edlememştr. Kullanılan bu harta altlıklarının doğruluğunun m ve altında olduğu düşünülmektedr.

5 Topan, Büyüksalh ve Koçak GPS gözlemler le oluşturulan Küme III, GPS gözlemlernn sağladığı doğruluk açısından en hassas kümey oluşturmaktadır. Bu kümede de noktalar genellkle yol güzergahlarında alınmış ve dolayısıyla vadler takp edlmştr. Bu kümenn dğerlerne oranla öneml br özellğ, görüntü le araz arasında doğrudan lşk kurularak noktaların derlenmesdr. Dğerlernde se hartalar kullanılmış ve dolayısıyla gerçek araz le değl, onun genelleştrlmş ve bazen de abartılarak sunulmuş halnden yararlanılmıştır. Bu tür kontrol noktaları, x km lk IRS-C görüntü parçasının rektfkasyonunda kullanılmış ve yaklaşık. pksel düzeynde br doğruluk değer elde edlmştr (Türker ve Gacamer, ). Nokta dağılımına br örnek olarak, GPS gözlemlerne at YKN dağılımı, Şekl de gösterlmektedr. Çalışmada, tüm YKN-BDN lern görüntü koordnatları, PCI Geomatca OrthoEngne V.. tcar br yazılımı kullanılarak elde edlmştr ve bu yazılım Dr. Toutn e at olan yöntemyle geometrk doğruluğunun ncelenmes çn de kullanılmıştır. Yazılımla, BDN ler çn de doğruluklar belrleneblmektedr. YKN lern görüntü koordnatları, en y görüşün sağlandığı kat büyütme le okunmuştur. Hannover Ünverstes BLUH yazılımının br alt programı olan CORIKON yazılımın, YKN-BDN test yapacak özellğ bulunmadığından doğruluk sonuçları sadece YKN ler çn verlmştr. Her br matematksel model, tüm kümeler çn kullanılmış ve CORIKON dışındak dğer yazılımlarla BDN test de yapılmıştır. Testlere lşkn doğruluk sonuçları tablolarla ve grafklerle verlmş; ancak hata vektörlernn dağılımı metnde gösterlememştr. YKN Kümes I (:), en uygun nokta dağılımına sahp kümedr. En y düzeyde doğruluk değerler DLT yöntemyle yaklaşık. pksel ( m) düzeynde elde edlmştr (Tablo ). Dğer modellerle pksel düzeynn altına düşülememştr. Bu durum, YKN lern sayısallaştırıldığı : ölçekl hartaların konum doğruluğunun kısıtlayıcı etken olduğunu göstermektedr. Afn dönüşüm le model arasında herhang büyük br fark olmadığı görülmektedr. DLT model, her k eksen doğrultusundak doğruluk değerlern dengeye getrmekte, ancak değşk YKN-BDN konfgürasyonlarında özellkle YKN sayısı azaldıkça doğruluğun gderek azaldığı görülmektedr. Bu durum Şekl te de rahatlıkla görülmektedr. Yörünge modellemes algortmasına dayanan ve CORIKON modeller brbrne oldukça yakın değerler üretmektedrler. çn adet uygun dağılımdak YKN le makul sonuçlar elde edldğ, bundan daha az sayıdak kontrol noktasıyla yazılımın kaba doğruluk değerler ürettğ görülmektedr. Bütün bu sonuçlar, : ölçekl hartalardan üretlen YKN lerle IRS-C yörünge düzeltmel uydu görüntüsünün geometrk doğruluğunun test sonuçlarının hartaların kend doğruluk düzeylernden ayrılamayacağını göstermektedr. Bu küme çn elde edlen hata vektörlerne bakıldığında bütün modellern hemen hemen brbrne benzer vektör patern verdğ görülmektedr. Genel olarak, rastgele br vektör yapısı ortaya çıksa da, lokal anlamda bazı sstematklğn olduğu görülmektedr. YKN Kümes II (Yol) le, özellkle y doğrultusunda pksellk doğruluk düzeyne ulaşıldığı görülmektedr (Tablo ve Şekl ). YKN lern uygun olmayan dağılımı ve kağıt altlıklardan sayısallaştırılmasından kaynaklı farktörlern sonuç doğruluğa etks ayırt edlememektedr. model, bu durumda da afn dönüşüme göre doğrulukta br düzeltme sağlamamaktadır. ve CORIKON model özellkle y doğrultusunda eşt doğruluk değer üretrken, le nn brbrne çok yakın doğruluk değerler ürettğ görülmektedr. Hata vektörlernn özellkle seçlen yol güzergahları boyunca sstematk dağılım gösterdğ tespt edlmştr. Büyük vektörlern kenarda oluştuğu tesptnn yanısıra az hatalı vektörlern test alanının ortalarında yer aldığı gözlenmştr. Lokal sstematk etk, noktalar gruplar halnde değerlendrldğnde görülmektedr. Küme III sonuçlarına bakıldığında (Tablo ), Küme II ye benzer br trend hemen görülmektedr. Yne DLT model en yüksek düzeyl doğruluk değerlern üretrken, bu modeln x ve y yönündek doğruluk değerler dengeledğ ve azalan kontrol noktası sayısıyla kaba doğruluk değerler ürettğ görülmektedr (Şekl ). model, bu nokta kümesyle afn dönüşüme göre, daha y doğruluk değerler üretmştr. Bu durum, özellkle x eksen doğrultusunda görülmektedr. Bu normaldr, çünkü bu model yükseklkten kaynaklanan nokta kaymasının etksn gdermektedr. Bu etk de özellkle x yönünde doğruluğu etklemektedr. modelyle x yönünde afn dönüşüme göre yaklaşık. m lk doğruluk artışı yaşanmıştır. un adet kontrol noktasıyla brlkte makul sonuçlar üretebldğ saptanmıştır. Hata vektörlerne bakıldığında, tüm matematksel modellern benzer vektör patern ürettğ, özellkle modelnn x yönünde etky azalttığı, lokal sstematk etknn görüldüğü ve büyük vektörlern test alanının uçlarında yer aldığı gözlenmektedr. Çalışma kapsamında görüntünün etkn pksel boyu. pksel ( pksel) olarak belrlenmştr. Bu durumda görüntünün orjnal pksel büyüklüğünü (. m) koruduğu görülmektedr.. SONUÇ VE ÖNERİLER Bu çalışmada görüldüğü üzere, orta çözünürlüklü görüntülern geometrk analznde, kullanılan görüntünün teknk özellkler, kullanılan verlern ntelğ ve matematksel modeller önem taşımaktadır. Bu çalışmada ele alınan görüntünün formatı fast formattır ve bu nedenle ayrıntılı yörünge blgler taşımamaktadır. Bu, özellkle parametrk

6 IRS-C/D DÜZEY B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ modeller çn olumsuz br durumdur. Kullanılan YKN-BDN lern, görüntünün yer pksel büyüklüğü de göz önüne alınarak, uygun br duyarlılığa sahp olmaları gerekmektedr. Çalışmada her ne kadar pksel altı düzeyde doğruluğa ulaşılamadıysa da GPS gözlemleryle yapılan değerlendrmelern, özellkle : ölçekl hartalarla yapılan değerlendrmelere göre çok daha y sonuçlar ürettğ ortadadır. Tüm değerlendrmelerde, YKN ve BDN dağılımı olabldğnce y yapılmaya çalışılmıştır. Bu nedenle, YKN sayısı düştükçe, BDN doğruluğunda barz br değşmn olmadığı söyleneblr. Genel br değerlendrme yapıldığında, DLT yaklaşımı, nokta sayısına duyarlı olmasına rağmen, en y doğruluk değerlern üreten model olarak ön plana çıkmaktadır. Ancak da özellkle knc ve üçüncü kümelerde oldukça y sonuçlar vermektedr. Görüntünün. pksellk etkn pksel boyu, görüntü üzernde YKN-BDN toplanmasını da etkledğ çn, elde edlen sonuçlar üzernde olumsuz etks vardır. TEŞEKKÜR Yazarlar, bu çalışmanın yürütülmesndek desteklernden dolayı, Sn. Yük. Müh. Murat Oruç a, Sn. Dr. Ing. Karsten Jacobsen e, TÜBİTAK a ve Jülch Research Centre a (Almanya) teşekkür eder. Model YKN BDN YKN (pksel) BDN (pksel) mx my ms mx my ms Afn DLT CORIKON Tablo : Küme I çn doğruluk değerler IRS-C : Afn YKN says Afn IRS-C : YKN says IRS-C : DLT DLT YKN says IRS-C : Satellte Orbtal Modelng Şekl : Küme I çn YKN-BDN doğruluk test sonuçları

7 Topan, Büyüksalh ve Koçak Model YKN BDN YKN (pksel) BDN (pksel) mx my ms mx my ms Afn DLT CORIKON Tablo : Küme II çn doğruluk değerler IRS-C Yol Afn YKN says Afn IRS-C Yol YKN says IRS-C Yol DLT YKN Says DLT IRS-C Yol YKN says Şekl : Küme II çn YKN/BDN doğruluk test sonuçları KAYNAKLAR Abdel-Azz, Y. I. and Karara, M.,. Drect lnear transformaton from comparator coordnates nto object space coordnates n close-range photogrammetry, Amercan Socety of Photogrametry Symposum on Close-Range Photogrammetry, pp. -. Büyüksalh, G., Oruç, M. and Koçak, M. G.,. Geometrc accuracy testng of Ikonos geo-product mono ımagery usng dfferent sensor orentaton models, Turksh Journal of Engneerng Envromental Scence, Vol., - pp. Cheng, P. and Toutn, T.,. Unlockng the Potental for IRS-C Data Geometrc Correcton and Data Fuson Processes Offer the Key to New Applcatons and Users, Earth Observaton Magazne, March%/ cheng.htm. EUROMAP, EUROMAP A GAF Company, IRS-C, docs/doc_.html, Nsan

8 IRS-C/D DÜZEY B GÖRÜNTÜSÜNÜN GEOMETRİK ANALİZİNİN SENSÖR YÖNELTME MODELLERİYLE VE DEĞİŞİK REFERANS VERİLERİYLE İRDELENMESİ Model YKN BDN YKN (pksel) BDN (pksel) mx my ms mx my ms Afn DLT CORIKON Tablo : Küme III çn doğruluk değerler HGK, Harta Genel Komutanlığı, Mayıs Jacobsen, K.,. Geometrc and nformaton potental of IRSC PAN-mages, Internatonal Geoscence and Remote Sensng Symposum, Hamburg, Germany. Kasturrangan, K., Aravamudan, R., Deekshatulu, B. L., Jodeph, G. and Chandrasekhar, M. G.,. Indan Remote Sensng Satellte (IRS)-C-The begnnng of new era, NNRMS Bulletn (B)-, Bangalore, Inda. Rajangam, R.K.,. Indan Remote Sensng Satellte, NNRMS Bulletn, Bangalore, Inda, Vol.. Topan, H.,. Yörünge Düzeltmel IRS-C/D Pankromatk Mono Görüntüsünün Geometrk Doğruluk ve Blg İçerğ Açısından İncelenmes, Yüksek Lsans Tez, ZKÜ Fen Blmler Ensttüsü, Zonguldak. Toutn, T, Cheng, T. And Sedel, K.,. Indan Remote Sensng Satellte: Geocodng and DEM extracton, Proceedngs of the th Canadan Remote Sensng Symposum, Calgary, Canada. Toutn, T.,. Error trackng n Ikonos geometrc processng usng a D parametrc model, Photogrammetrc Engneerng&Remote Sensng, Vol., pp. -. Türker, M. and Gacemer, A. O.,. Geometrc correcton accuracy of IRS-D PAN magery usng topographc map versus GPS control ponts, Internatonal Journol of Remote Sensng, Vol., No., pp. -. IRS-C GPS Afn YKN says Afn IRS-C GPS YKN says IRS-C GPS DLT YKN says DLT IRS-C GPS YKN says Şekl : Küme III çn YKN/BDN doğruluk test sonuçları