1. Değişik yeryüzü kabuk tiplerinin spektral yansıtma eğrilerinin durumu oranlama ile ortaya çıkarılabilmektedir.
|
|
- Gözde Yazar
- 7 yıl önce
- İzleme sayısı:
Transkript
1 ORAN GÖRÜNTÜLERİ Oran Görüntüsü Oran görüntülerini değişik şekillerde tanımlamak mümkündür; Bir görüntünün belirli bandındaki piksel parlaklık değerleri ile bunlara karşılık gelen ikinci bir banddaki piksel parlaklık değerleri arasında aritmetik işlemler kullanılarak yeni piksel değerlerinin oluşturulması işlemine oranlama, bu işlemle elde edilen yeni görüntü formuna da oran görüntüsü denir. Diğer bir deyişle; Multispektral görüntülerin birden çok kanalı üzerinde yapılan işlemlerle görüntülerin zenginleştirilmesi amacıyla oran görüntüleri oluşturulur. Kanallar arasında uygulanan aritmetik operasyonlar (toplama, çıkarma, çarpma ve bölme) ile orijinal görüntülerin özellikleri değiştirilerek görsel yorumlanabilirliği daha iyi yeni görüntüler elde edilebilir. Veya bir görüntü verisinin iki bandına ait piksel parlaklık değerlerinin eklenmesi, çıkarılması, çarpılması ve bölünmesi ile yeni bir görüntü şekline transfer edilmesi işlemi olarak da tanımlanabilir. Niçin Oran Görüntüsü? Oran görüntüsünün avantajları; 1. Değişik yeryüzü kabuk tiplerinin spektral yansıtma eğrilerinin durumu oranlama ile ortaya çıkarılabilmektedir. 2. Topoğrafik düzensizlikten kaynaklanan ve değişik aydınlanmaya neden olan gölge faktörünün etkisi azaltılabilmektedir. Oran görüntüsünün sakıncaları; Cisimlerin yansıtma özelliklerinin bastırılıp, spektral yansıtma eğri karakteristiklerinin önem kazanmasıdır. Oran görüntülerinde farklı yansıtma özelliğine fakat benzer spektral yansıtma eğrisi eğimine sahip farklı cisimler benzer cisim olarak görünür ve ayırt edilemezler. 1
2 Şekil 1. Yüzeylerin farklı oranlarda aydınlanması Tablo 1. Oranlama ile yansıma değerlerindeki farklılığın kaldırılması Aydınlanma TM BAND 3 TM BAND 1 RATIO 3/1 Güneş Işığı ,24 Gölge ,23 Şekil 4.1 de, gölgede kalan (alt seviyedeki) alanın parlaklık değeri, üst seviyedeki (aydınlık bölgedeki) alanın parlaklık değerinden % 50 daha azdır. Topoğrafyanın düzensiz olmasından dolayı, üst ve alt seviyelere gelen güneş ışınları farklı eğime sahip olmaktadır. Bunun sonucunda da farklı yansıtım durumu ortaya çıkacaktır. Bu bölgeler aynı yüzey tipinde bulunuyor olsalar bile, iki bant için üst bölgedeki parlaklık değerlerinin farkı alt bölgedekinden iki kat daha büyük bir sonuç verecektir. Ancak bu bölgeler için iki banda ait oranlar aynıdır. Bu durumda oran görüntülerinden yararlanılması ile topoğrafik etki ortadan kaldırılabilmektedir. Tablo 1 de de görüldüğü gibi yansıma değerleri farklı olduğu halde, oranlama ile bulunan değerler aynıdır.bu nedenle oran görüntüleri uzaktan algılamada çok kullanılan transformasyonlardan biri olmuştur. Oran görüntüleri özellikle tek bir spektral bant görüntüsünde parlaklık değişmeleri nedeniyle maskelenmiş olan küçük ve kolayca farkedilemeyen spektral değişimlerin ayırt edilmesinde yararlı olur. Örneğin; sağlıklı yeşil bitki örtüsüne sahip bir alan için yakın-kızılötesini içeren bantın, kırmızı ışığı içeren banda oranı normalde çok yüksektir. Fakat 2
3 sağlıksız bitki örtüsü olması durumunda bu oran düşük (yakın-kızılötesinde yansıtma azalacağı ve kırmızı bantta artacağı için) olacaktır. Dolayısıyla, bir yakın kızılötesi - kırmızı bant oranı ile elde edilen oran görüntülerinin kullanımı sağlıklı ve sağlıksız yeşil bitki örtüsü alanlarının ayırt edilmesinde çok yararlı olabilmektedir. Herhangi belirli bir spektral oranın yararlılığı gerçekte uygulama tipine ve söz konusu cisimlerin spektral yansıtma karakteristiklerine bağlıdır. Örneğin; normalize edilmiş fark bitki örtüsü indeksi NDVI (Normalized Difference Vegetation Index); NDVI = bant7 bant5 bant7+ bant5 şeklinde tanımlanır. Landsat MSS sisteminde bant 7 yakın kızılötesi ( NIR ) ve bant 5 kırmızı ( R ) bölgelerinde algılama yapmaktadırlar. Görüldüğü gibi NDVI da mutlak bant değerlerinin yerine fark ve toplam değerleri kullanılmaktadır. Bundan dolayı, belirli bir bölgenin zamana bağlı olarak incelenmesinde NDVI oranının kullanımı daha avantajlıdır. Bitki indeksleri bitki örtüsü yoğunluğunu belirlemek amacıyla oluşturulur. Oranlama ile elde edilen sonucun 1 den küçük veya büyük (Oran > 1 veya Oran < 1) çıkması durumuna göre uygun bir katsayı ile ölçeklendirilir. Bitki indeksi 1 e ne kadar yakınsa verim o kadar iyi olur. Diğer iki bitki örtüsü indeksine nazaran daha az kullanılan bir indeks de Dönüştürülmüş Normalize Edilmiş Bitki İndeksi dir. TNDVI = (((NIR - R) / (NIR + R))+.5)*.5 Özet olarak, oranlama işlemi ile bitki örtüsü yoğunluğunu belirlemek amacıyla bitki indeksleri oluşturulabilmektedir. Bu şekilde sağlıklı ve sağlıksız bitki örtüsü ayrımı yapılabilmektedir. Normalize edilmiş fark bitki örtüsü endeksinin Landsat TM, SPOT ve AVHRR için güncel uyarlamaları şu şekildedir; NDVITM TM4 TM3 = TM4+ TM3 NDVI NDVI HRV = AVHRR = XS3 XS2 XS3+ XS2 IR red IR + red 3
4 Oranlama(R), birçok şekilde uygulanabilir. Genellikle şu üç şekilden birisi kullanılır; a b c (1) R1 =, R2 =, R3 = ; a + b + c a + b + c a + b + c (2) R = a ; b (3) R = a b. a+ b Oranlama, sadece iyileştirme açısından değil, olağanüstü özelliklerin vurgulanması açısı için de çok önemli bir prosedür olarak bilinir. Çöl alanlarında kayaların kimyasal yapılarındaki değişikliklerin belirlenmesi bu duruma örnek olarak verilebilir (Maurer, 1971 ; Vincent, 1973). Oran Görüntülerinin Uygulama Alanları Oran görüntüleri uygulamada birçok amaçla oluşturulabilir. Bunlardan bazıları şu şekildedir; 1. Bitki indeksi oluşturulması yoluyla sağlıklı ve sağlıksız bitki örtüsü ayrımının belirlenmesinde. 2. Yeryüzü kabuk tiplerinin belirlenmesi amacıyla jeolojik araştırmalarda. (Kaya ve toprak tiplerinin spektral yansıtma karakterlerinin zenginleştirilmesi amacıyla). Örneğin; çöl alanlarında kaya özelliklerinin belirlenmesi gibi). 3. Aynı bölgeye ait iki farklı görüntü yardımıyla zamanla oluşan değişikliklerin tespit edilmesinde (Change Detection). 4. Yerleşim alanlarına ait görüntülerde yol gibi detayların vurgulanması amacıyla. Oran görüntülerinin uygulama alanlarını sınırlamak mümkün değildir. Yapılan çalışmanın amacına uygun olarak, oran görüntülerini oluşturmak mümkündür. Şu şekilde birkaç örnek verilebilir. 4
5 Ayrıca belirtilmesi gereken bir başka husus da oranların matematiksel olarak büyütülebileceğidir. Oranlama hesaplarının sonuçlarını, ölçeklendirmek ve görüntülemek için kullanılacak alet ile ilişkilendirmek önemlidir. Bunun için şu formül kullanılır; burada; DNx DN ' = R arctan DNy DN = oran görüntüsündeki sayısal değerler R = oranlama verilerini tahsis edilen tam sayılara yerleştirmek için kullanılan ölçeklendirme faktörü arctan DNx = X ve Y bandındaki sayısal değerler oranının tanjantının açı DNy değeridir. Eğer DN y sıfıra eşit olursa bu açı 90 olur. Yukarıdaki denklemdeki açı değeri 0-90 derece arasında ya da radyan değerleri arasında tanzim edilir. Bunun için DN, sıfırdan yaklaşık 1.571R değerine kadar ayarlanır. Eğer 8 bitlik veri görüntülenirse, R seçilir ve DN değerleri arasında ayarlanır. 5
6 Oran Görüntüleri Uygulama Örnekleri Örnek 1. Bu çalışmada Leicester bölgesinde sel suları ile oluşan bir gölün zamana bağlı olarak değişimi incelenmiştir. İlkönce 1976 ve 1981 yıllarına ait görüntüler birbirleri ile uyumlu hale getirilmiştir(registration). Bu işlem için en yakın komşuluk yöntemi kullanılmıştır. Daha sonra yakın kızılötesi ve kızılötesi band oranlaması ile oran görüntüleri oluşturulmuştur. Oran görüntülerinin farkları alınarak da yeni bir oran (fark) görüntüsü elde edilmiş ve değişiklikler bu şekilde tespit edilmiştir. (a) (b) Şekil 4.2 : Leicester bölgesinde sel sularının 1976-(a) ve 1981 (b) tarihli oran görüntüleri 6
7 Şekil 4.3 : Fark görüntüsü Fark görüntüsü üzerinde değişimin olduğu alanlar daha açık gri renk tonu olarak belirgin bir şekilde görülebilmektedir. Bu uygulamada kullanılan teknikler Fark Görüntüleri İle Değişiklik Belirleme (Change Detection) olarak isimlendirilebilir. 7
8 Landsat TM için Band μm Mavi Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Örnek 2. Bu örnek uygulamada ise Landsat TM verisi üzerinde band oranlamaları ile elde edilen oran görüntüleri yorumlanmaktadır. Bu görüntülerde daha yüksek oran değerleri daha açık renk tonundadır. Şekil 4.4 de TM1/TM2 oranlaması gösterilmektedir. İki band arasında yüksek korelasyon olması nedeniyle bu oran görüntüsü düşük kontrasta sahiptir. Diğer bir ifade ile cisimler bu iki banddaki yansıtma karakterleri benzerdir. Şekil 4.4 : TM1/TM2 8
9 Landsat TM için Band μm Mavi Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Şekil 4.5 de ise TM3/TM4 oranlaması gösterilmektedir. Su ve yollar kırmızı bandda yüksek, yakın kızılötesi bandda ise küçük yansıtma değerlerine sahiptir. Bu yüzden oranlama sonucunda su ve yollar daha açık tonda görülmektedir. Yeşil bitki örtüsü ise kırmızı banddaki düşük ve yakın kızılötesi banddaki yüksek yansıtmalarından dolayı daha koyu tonda görülmektedir. Şekil 4.5 : TM3/TM4 9
10 Landsat TM için Band μm Mavi Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Şekil 4.6 da TM5/TM2 oranı gösterilmektedir. Burada bitki örtüsünün orta kızılötesi bölgesindeki yansıtma değerinin, yeşil banddaki değerine göre daha fazla olmasından dolayı genellikle açık tonda görülmektedir. Bununla birlikte belirli bitki tipleri özel yansıtma karakteristiklerinden dolayı bu genellemeyi takip etmemektedir. Bu özelliklerinden dolayı çok koyu tonda görünen bu farklı tip bitkiler, böylece diğer bitki türlerinden ayırt edilebilmektedir. Şekil 4.6 da TM5/TM2 oranı 10
11 Landsat TM için Band μm Mavi Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Şekil 4.7 de ise TM3/TM7 oranı gösterilmektedir. Yollar ve diğer tarımsal özellikler daha açık tonda görülmektedir. Bu durumun nedeni, kırmızı banddaki (TM3) yansıtma değerlerinin, kızılötesi (TM7) banddaki değerlerinden fazla olmasıdır. Şekil 4.7 : TM3 / TM7 11
12 Örnek.3 Bu örnek uygulamada ise Güney Karolin (South Carolina) bölgesine ait iki değişik tarihli SPOT panchromatic verisinin çıkarılması ile elde edilen fark (oran) görüntüsü yardımıyla toprak nemindeki değişikliklerin belirlenmesi (Change Detection) işlemi gösterilmektedir. Bu işlem için görüntüler önce rektifiye edilmiş daha sonra birbirlerinden çıkarılmıştır. (SPOT panchromatic 0.51μm-0.73μm) 26.Nisan Ekim.1989 Fark (Oran) Görüntüsü 12
13 Örnek.4 Landsat TM için Band μm Mavi Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Band μm Orta Kızılötesi Bu örnek uygulamada ise Thermopolis bölgesinde bulunan Rüzgar Nehri (Wind River) ve (Owl Creek) Baykuş Deresi ne ait uydu verilerinden elde edilen oran gösterilmektedir. Burada oran görüntüleri jeolojik bilgi elde etmek amacıyla kullanılmıştır. TM3/TM1 (red/blue) oranı şeklinde elde edilen oran görüntüsünde demir oksit içeren bölgeler 3. banddaki yüksek yansıtımları dolayısıyla çok açık renkte görülmektedir. Demir oksitin yutma ve yansıtma özelliği sonucu olarak görünür bölgede zeminin kırmızı görünmesi karakteristikdir. Şekil 4.8 : TM3 / TM1 13
14 Örnek.5 3/1 oranlamasından başka 5/7 ve 3/5 oranlamaları ile de jeolojik bilgi elde etmek amacıyla oran görüntüleri oluşturulmaktadır. 3/1,5/7 ve 3/5 oranları ile elde edilen oran görüntülerinden herbiri bir ana renk (yeşil,kırmızı,mavi RGB) kullanılarak renklendirilir. Bu tek renkli oran görüntüleri renkli oran görüntüsü elde etmek amacıyla birleştirilir. Renkli oran görüntüsündeki renk değişimleri daha fazla jeolojik bilgi içerir ve daha yüksek kontrasta sahiptir. Bu renkli oran görüntüleri, normal renkli jeolojik haritalarla da karşılaştırılabilir. 3/5 ORAN GÖRÜNTÜSÜ 5/7 ORAN GÖRÜNTÜSÜ 3/1 ORAN GÖRÜNTÜSÜ 14
15 Örnek.6 Landsat MSS için Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Yakın kızılötesi Oranlama, topoğrafik etkileri gidermek ve kaya-toprak için spektral yansıtma karakterlerini zenginleştirmek amacıyla kullanılır. Şekil 4.9 (a) ve (b) de Landsat MSS 2. ve 4. band görüntüsü görülmektedir. Görüntü içerisinde bulunan alanlar kurumuş ya da çatlamış ekin alanları, yeşil alanlar ve su şeklindedir. Bu iki görüntünün 4/2 oranı ile elde edilen oran görüntüsünde sağlıklı bitkiler açık tonda, toprak alanları koyu gri tonda ve su siyah olarak görülmektedir. Şeki 4.9 Landsat MSS 4. ve 2. band oranı ile elde edilen oran görüntüsü. 15
16 Örnek.7 Landsat MSS için Band μm Yeşil Band μm Kırmızı Band μm Yakın kızılötesi Band μm Yakın kızılötesi Bu örnek uygulamada ise Aşağı Meriç Deltasına ait 1988 ve 1993 tarihli iki Landsat MSS görüntü verisi yardımıyla fark görüntüsü oluşturularak değişiklik belirleme (Change Detection) yöntemi uygulanmıştır. Öncelikle görüntüler rektifiye edilmiş ve Band4 / Band2 oranı ile oran görüntüleri elde edilmiştir. Bu görüntülerden elde edilen fark görüntüsü ile de değişiklikler belirlenmiştir. Oran görüntülerinin farkının alınması ile elde edilen fark görüntüsünde Meriç Nehri kıyılarında ve deltasının uç kısımlarda değişiklikler görülmektedir. 16
17 1988 tarihli oran görüntüsü (4/2) 1993 tarihli oran görüntüsü(4/2) Fark görüntüsü 17
Görüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-8
Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-8 1 Spektral İyileştirme PCA (Principal Component Analysis) Dönüşümü. Türkçesi Ana Bileşenler Dönüşümü Decorrelation Germe Tasseled Cap RGB den IHS ye dönüşüm IHS den
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Ön İşleme-Radyometrik Düzeltme Atmosferik Düzeltme Atmosferik etkilerin giderilmesinde kullanılan radyometrik
DetaylıUYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA
UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında ucuz ve hızlı sonuç alınabilen uzaktan algılama tekniğinin, yenilenebilir
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 8 Multispektral Görüntüleme ve Uygulamaları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Multispektral Görüntüleme Her piksel için birkaç adet spektral kanalda ölçüm değeri
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI
UZAKTAN ALGILAMA Sayısal Görüntü ve Özellikleri GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz
DetaylıUzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Renk Teorileri
Uzaktan Algılama (3) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer
DetaylıUzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri
Uzaktan Algılama (3) Öğr. Gör. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Renk Teorileri Eklemeli renk teorisi Çıkarmalı renk teorisi 1 RGB (Red Green - Blue) Kavramı Red Green - Blue RGB-Mixer
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 4 Pasif - Aktif Alıcılar, Çözünürlük ve Spektral İmza Kavramları Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Pasif Aktif Alıcılar Pasif alıcılar fiziksel ortamdaki bilgileri
DetaylıTÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.
Doç.Dr.Mehmet MISIR-2013 TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun. Son yıllarda teknolojinin gelişmesi ile birlikte; geniş alanlarda, kısa zaman aralıklarında
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 4 Pasif - Aktif Alıcılar, Çözünürlük ve Spektral İmza Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Pasif Aktif Alıcılar Pasif alıcılar fiziksel ortamdaki bilgileri pasif olarak
DetaylıTÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*
TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ* Determination the Variation of The Vegetation in Turkey by Using NOAA Satellite Data* Songül GÜNDEŞ Fizik Anabilim Dalı Vedat PEŞTEMALCI
DetaylıÖ. Kayman *, F. Sunar *
SPEKTRAL İNDEKSLERİN LANDSAT TM UYDU VERİLERİ KULLANILARAK ARAZİ ÖRTÜSÜ/KULLANIMI SINIFLANDIRMASINA ETKİSİ: İSTANBUL, BEYLİKDÜZÜ İLÇESİ, ARAZİ KULLANIMI DEĞİŞİMİ Ö. Kayman *, F. Sunar * * İstanbul Teknik
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2016-2017 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Geçen ders Mekansal/Konumsal/Geometrik(Spatial resolution) Radyometrik Spektral Zamansal 2 Dijital /Sayısal
DetaylıORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING
ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING Asst. Prof. Dr. Uzay KARAHALİL Week IV NEDEN UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANIRIZ? Sayısaldır (Dijital), - taramaya gerek yoktur Hızlıdır Uçuş planı,
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Yüksek ve düşük spektral çözünürlüğe sahip dijital görüntülerdeki temel avantaj ve dezavantajlar aşağıda
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojileri
Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 3 Uzaktan Algılama Temelleri Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Elektromanyetik Spektrum Elektromanyetik Spektrum Görünür Işık (Visible Light) Mavi: (400 500 nm) Yeşil:
DetaylıElektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?
Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir? Atomlardan çeşitli şekillerde ortaya çıkan enerji türleri ve bunların yayılma şekilleri "elektromagnetik radyasyon" olarak adlandırılır. İçinde X ve γ ışınlarının
DetaylıULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Uydu Verilerinin Farklı Yöntemlerle Karılması ve Sonuçların Karşılaştırılması Öğr. Gör. Bora UĞURLU Prof. Dr. Hülya YILDIRIM
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI
UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI Doç. Dr. Nebiye Musaoğlu nmusaoglu@ins.itu.edu.tr İTÜ İnşaat Fakültesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı UZAKTAN ALGILAMA-TANIM
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU
2014 UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU, İhsanullah YILDIZ Jeofizik Mühendisi UZAKTAN ALGILAMA MADEN UYGULAMASI ÖZET İnceleme alanı Ağrı ili sınırları içerisinde bulunmaktadır.çalışmanın amacı
DetaylıAYÇİÇEĞİNDE GÜBRE İHTİYACININ GREENSEEKER VE ANALİZ İLE SAPTANMASI Ahmet Şükrü BAL Danışman: Prof. Dr. Bahattin AKDEMİR Namık Kemal Üniversitesi
AYÇİÇEĞİNDE GÜBRE İHTİYACININ GREENSEEKER VE ANALİZ İLE SAPTANMASI Ahmet Şükrü BAL Danışman: Prof. Dr. Bahattin AKDEMİR Namık Kemal Üniversitesi Ziraat Fakültesi Biyosistem Mühendisliği Bölümü 1 İÇİNDEKİLER
DetaylıUzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler
Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler Uzaktan algılama görüntülerine uygulanan işlemler genel olarak; 1. Görüntü ön işleme (Düzeltme) 2. Görüntü İşleme olarak ele alınabilir. GÖRÜNTÜ
DetaylıTarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme
Tarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme Twente Universitesi ITC Fakultesi, Enschede, Hollanda - 2013 Dr. Ediz ÜNAL Tarla Bitkileri Merkez
DetaylıUzaktan Algılama Uygulamaları
Aksaray Üniversitesi Uzaktan Algılama Uygulamaları Doç.Dr. Semih EKERCİN Harita Mühendisliği Bölümü sekercin@aksaray.edu.tr 2010-2011 Bahar Yarıyılı Uzaktan Algılama Uygulamaları GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİKLERİ
DetaylıUzaktan Algılamanın. Doğal Ekosistemlerde Kullanımı PROF. DR. İ BRAHİM ÖZDEMİR SDÜ ORMAN FAKÜLTESI I S PARTA
Uzaktan Algılamanın Doğal Ekosistemlerde Kullanımı PROF. DR. İ BRAHİM ÖZDEMİR SDÜ ORMAN FAKÜLTESI I S PARTA 1 Uzaktan Algılama Nedir? Arada fiziksel bir temas olmaksızın cisimler hakkında bilgi toplanmasıdır.
DetaylıORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI
ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI Yrd. Doç. Dr. Uzay KARAHALİL III. Hafta (Uyduların Detay Tanıtımı Sunum Akışı Doğal Kaynak İzleyen Uygular Hangileri Uyduların
DetaylıMuğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır.
Muğla, Türkiye mermer üretiminde önemli bir yere sahiptir. Muğla da 2008 yılı rakamlarına göre 119 ruhsatlı mermer sahası bulunmaktadır. İldeki madencilik faaliyetlerinin yapıldığı alanların çoğu orman
DetaylıSevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2
1078 [1025] LANDSAT 8'İN ADANA SEYHAN BARAJ GÖLÜ KIYI ÇİZGİSİNİN AYLIK DEĞİŞİMİNİN BELİRLENMESİNDE KULLANILMASI Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2 1 Arş. Gör., Erciyes Üniversitesi, Harita Mühendisliği
DetaylıOrmancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015)
Ormancılıkta Uzaktan Algılama 4.Hafta (02-06 Mart 2015) Hava fotoğrafı; yeryüzü özelliklerinin kuşbakışı görüntüsüdür. Hava fotoğrafları, yersel fotoğraf çekim tekniğinde olduğu gibi ait oldukları objeleri
DetaylıUzaktan Algılama Teknolojisi. Doç. Dr. Taşkın Kavzoğlu Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Gebze, Kocaeli
Uzaktan Algılama Teknolojisi Doç. Dr. Taşkın Kavzoğlu Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Gebze, Kocaeli SPOT görüntüsü (Roma) 16-Aralık-2005 Source: earth.eas.int Uzaktan Algılama Dünya yüzeyinin gözlenmesi
DetaylıUzaktan Algılama Verisi
Uzaktan Algılama (2) Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN http://cevre.beun.edu.tr/zeydan/ Uzaktan Algılama Verisi Raster Veri Formatı 1 Uzaktan Algılama Verisi http://www.tankonyvtar.hu/hu/tartalom/tamop425/0027_dai6/ch01s03.html
DetaylıUzaktan Algılamanın Tarımda Kullanımı ve Uydu Verileri Tabanlı Vejetasyon İndeksi Modelleri ile Tarımsal Kuraklığın Takibi ve Değerlendirilmesi
Uzaktan Algılamanın Tarımda Kullanımı ve Uydu Verileri Tabanlı Vejetasyon İndeksi Modelleri ile Tarımsal Kuraklığın Takibi ve Değerlendirilmesi Zafer Şaban TUNCA Ziraat Yüksek Mühendisi Geçit Kuşağı Tarımsal
DetaylıORMAN YOLLARININ UZAKTAN ALGILAMA VE CBS İLE PLANLANMASININ DEĞERLENDİRİLMESİ
ORMAN YOLLARININ UZAKTAN ALGILAMA VE CBS İLE PLANLANMASININ DEĞERLENDİRİLMESİ Arş. Gör. Burak ARICAK Arş. Gör. Erhan ÇALIŞKAN Öğrt. Gör. Dr. Selçuk GÜMÜŞ Prof. Dr. H.Hulusi ACAR KAPSAM Giriş Orman yollarının
DetaylıMMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme
MMT 106 Teknik Fotoğrafçılık 3 Digital Görüntüleme 2010-2011 Bahar Yarıyılı Ar. Gör. Dr. Ersoy Erişir 1 Konvansiyonel Görüntüleme (Fotografi) 2 Görüntü Tasarımı 3 Digital Görüntüleme 3.1 Renkler 3.2.1
DetaylıUzaktan Algılamanın. Doğal Ekosistemlerde Kullanımı PROF. DR. İ BRAHİM ÖZDEMİR S DÜ ORMAN FAKÜLTESI I S PARTA
Uzaktan Algılamanın Doğal Ekosistemlerde Kullanımı PROF. DR. İ BRAHİM ÖZDEMİR S DÜ ORMAN FAKÜLTESI I S PARTA (19-25 MART 2018 / ANTALYA) 1 Uzaktan Algılama Nedir? Hava Platformları Arada fiziksel bir temas
DetaylıTEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ
TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOĞRAF/GÖRÜNTÜ KAVRAMI VE ÖZELLİKLERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ İÇERİK
DetaylıFOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA
FOTOYORUMLAMA VE UZAKTAN ALGILAMA (Photointerpretation and Remote Sensing) 1 Görüntü özellikleri Uzaktan algılamada platformlar Uydu yörüngeleri Şerit genişliği, yeniden ziyaret periyodu 2 Görüntünün özellikleri:
DetaylıUzaktan Algılama ve Teknolojik Gelişmeler
Uzaktan Algılama ve Teknolojik Gelişmeler 1 Uzaktan Algılama Nedir? Uzaktan Algılama Prensipleri Uydu Görüntülerinin Özellikleri ERDAS IMAGINE yazılımının sağladığı imkanlar 2 Uzaktan Algılama Fiziksel
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 A- Enerji Kaynağı / Aydınlatma B- Işıma ve atmosfer C- Hedef nesneyle etkileşim D- Nesneden yansıyan /
DetaylıArcGIS Raster Veri Yönetimi
18. Esri Kullanıcıları Konferansı 7-8 Ekim 2013 ODTÜ, Ankara Teknik Atölye ArcGIS Raster Veri Yönetimi Ömer ÜNSAL Sunuma Genel Bakış Mozaik verisetlerine giriş Mozaik verisetlerinin Image Analysis ve ArcToolbox
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 2 SAYISAL GÖRÜNTÜ TEMELLERİ GÖRÜNTÜ ALGILAMA Üç temel zar ile kaplıdır. 1- Dış Zar(kornea ve Sklera) 2- Koroid 3- Retina GÖRÜNTÜ ALGILAMA ---Dış Zar İki kısımdan oluşur. Kornea ve
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi
ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Kursun Süresi: 5 Gün 30 Saat http://facebook.com/esriturkey https://twitter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi Genel
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli
UZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli *Bu sunudaki görüntülerin bir kõsmõ Rob Wright ve MTA dan alõnmõştõr. Giriş! Maden aramalarõnda ve jeolojik yapõlarõn
Detaylıİçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi
İsmail ÇÖLKESEN 501102602 Doktora Tez Önerisi Tez Danışmanı : Prof.Dr. Tahsin YOMRALIOĞLU İTÜ Geoma*k Mühendisliği İçerik Giriş Tez Çalışmasının Amacı Zaman Çizelgesi 1 of 25 Giriş Yeryüzü ile ilgili yapılan
DetaylıORMANIN YAPISAL ÇEŞİTLİLİĞİNİN UYDU VERİLERİ KULLANILARAK KESTİRİMİ
DOKTORA TEZİ ORMAN MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI ISPARTA - 2013 ORMANIN YAPISAL ÇEŞİTLİLİĞİNİN UYDU VERİLERİ KULLANILARAK KESTİRİMİ Ahmet MERT Danışman Doç. Dr. İbrahim ÖZDEMİR G İ R İ Ş Yapısal çeşitlilik
DetaylıYÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI
YÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Ferihan ÖZFİDAN, Hüseyin TOPAN, Hakan ŞAHİN, Serkan KARAKIŞ Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeodezi
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2015-2016 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm
DetaylıTMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon Lazer Tarama Verilerinden Bina Detaylarının Çıkarılması ve CBS İle Entegrasyonu
DetaylıHAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ
Akdeniz Üniversitesi Uzay Bilimleri ve Teknolojileri Bölümü Uzaktan Algılama Anabilim Dalı HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ Dr.Nusret
Detaylı(Change of Water Masses-Dust Storms Interaction in Syria and Iraq) Suriye ve Irak taki Su Kütlelerindeki Değişimin Toz Fırtınaları ile İlişkisi
V. ULUSLARARASI KUM VE TOZ FIRTINASI ÇALIŞTAYI ORTA DOĞU TOZ KAYNAKLARI VE ETKİLERİ 23-25 EKİM 2017, İSTANBUL (Change of Water Masses-Dust Storms Interaction in Syria and Iraq) Suriye ve Irak taki Su Kütlelerindeki
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi
Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Piksel / dpi Piksel en küçük anlamlı birim dpi = dot per inch/ 1 inch teki nokta sayısı 1 inch =25.4 mm
DetaylıHavza. Yağış. Havza. sınırı. Havza. alanı. Akarsu ağı. Akış Havzanın çıkış noktası (havzanın mansabı) Çıkış akımı
Yağış Havza Havza sınırı Havza alanı Akarsu ağı Akış Havzanın çıkış noktası (havzanın mansabı) Çıkış akımı Havza ve alt havza Türkiye nin 25 (27?) Havzası - Meriç Havzası (01) - Müteferrik Marmara Suları
DetaylıGörüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6
Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-6 Doç. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü 618 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr 1 İndisler Görüntü İyileştirme Teknikleri Radyometrik
DetaylıFethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti
Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti Kurum adı: T.C. Çevre ve Orman Bakanlığı Bilgi İşlem Dairesi Başkanlığı, Özel Çevre Koruma Kurumu Başkanlığı Proje durumu: Tamamlandı. Proje
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi
Uzaktan Algılama (JDF439) Hiperspektral ve termal bantlı uydular Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 3 4 5 SPOT 6 6 Geçen ders: Mikrodalga algılama sistemleri Gündüz
DetaylıYTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Termodinamik ve Isı Tekniği Anabilim Dalı Özel Laboratuvar Dersi Radyasyon (Işınım) Isı Transferi Deneyi Çalışma Notu
YTÜ Makine Mühendisliği Bölümü Termodinamik ve Isı Tekniği Anabilim Dalı Özel Laboratuvar Dersi Radyasyon (Işınım) Isı Transferi Deneyi Çalışma Notu Laboratuar Yeri: E1 Blok Termodinamik Laboratuvarı Laboratuar
DetaylıGörüntü İşleme. K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI. Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003
Görüntü İşleme K.Sinan YILDIRIM Cenk İNCE Tahir Emre KALAYCI Ege Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü 2003 İçerik Görüntü İşleme Nedir? Görüntü Tanımlamaları Görüntü Operasyonları Görüntü İşleme
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi
Uzaktan Algılama (JDF439) Hiperspektral ve termal bantlı uydular Ön-işlem adımları Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 Termal (Isıl) Uzaktan Algılama Termal ışımanın
DetaylıAksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü
Aksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü TÜRKİYE DE YENİ İLLERİN KENTSEL GELİŞİM SÜRECİNİN COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ İLE BELİRLENMESİ: AKSARAYÖRNEĞİ H.M.Yılmaz, S.Reis,M.Atasoy el
DetaylıÖĞRENME ALANI : FİZİKSEL OLAYLAR ÜNİTE 5 : IŞIK
ÖĞRENME ALANI : FİZİKSEL OLAYLAR ÜNİTE 5 : IŞIK C IŞIĞIN KIRILMASI (4 SAAT) 1 Kırılma 2 Kırılma Kanunları 3 Ortamların Yoğunlukları 4 Işık Işınlarının Az Yoğun Ortamdan Çok Yoğun Ortama Geçişi 5 Işık Işınlarının
DetaylıJDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI
JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu1 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI http://jeodezi.beun.edu.tr/marangoz 2012-2013 Öğretim Yılı Bahar Dönemi
DetaylıRENK İLE İLGİLİ KAVRAMLAR
RENK İLE İLGİLİ KAVRAMLAR Tanımlar Renk Oluşumu Gökyüzünde yağmur sonrasında olağanüstü bir renk kuşağı ( gökkuşağı ) görülür. Bunun nedeni yağmur damlalarının, cam prizma etkisi ile ışığı yansıtarak altı
DetaylıICONA EROZYON RİSK BELİRLENME YÖNTEMİNDE ZAMANSAL OLARAK NDVI ETKİSİNİN İNCELENMESİ
ICONA EROZYON RİSK BELİRLENME YÖNTEMİNDE ZAMANSAL OLARAK NDVI ETKİSİNİN İNCELENMESİ Fazlı Engin TOMBUŞ, Mahmut YÜKSEL, Mustafa COŞAR, İbrahim Murat OZULU Öğretim Görevlisi, Hitit Üniversitesi, Meslek Yüksekokulu,
DetaylıÇOK ZAMANLI UYDU VERİLERİNİN TARIMSAL HARİTALAMADA KULLANIMI: ALTINOVA DEVLET ÜRETME ÇİFTLİĞİ
ÇOK ZAMANLI UYDU VERİLERİNİN TARIMSAL HARİTALAMADA KULLANIMI: ALTINOVA DEVLET ÜRETME ÇİFTLİĞİ ÖZET M.Serkan IŞIK, Zeren ŞENYILDIZ, Filiz SUNAR İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, 34469 Ayazağa,
DetaylıUYDU GÖRÜNTÜLERİ YARDIMIYLA PLAJ ALANLARINDA DANE ÇAPININ BELİRLENMESİ
6. Ulusal Kıyı Mühendisliği Sempozyumu 359 UYDU GÖRÜNTÜLERİ YARDIMIYLA PLAJ ALANLARINDA DANE ÇAPININ BELİRLENMESİ S.Erkan KAÇMAZ Sedat KABDAŞLI Kıyı Yük.Müh. Prof.Dr. İTÜ İnşaat Fakültesi, İnşaat Müh.
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA TEKNĐKLERĐ ĐLE BĐTKĐ ÖRTÜSÜ ANALĐZĐ
UZAKTAN ALGILAMA TEKNĐKLERĐ ĐLE BĐTKĐ ÖRTÜSÜ ANALĐZĐ Plant Cover Analysis Using Remote Sensing Methods Celalettin DURAN Doğu Akdeniz Ormancılık Araştırma Enstitüsü Eastern Mediterranean Forestry Research
DetaylıMOD419 Görüntü İşleme
MOD419 Görüntü İşleme Ders Kitabı: Digital Image Processing by Gonzalez and Woods Puanlama: %30 Lab. %20 Vize %10 Quizes %40 Final %60 devam mecburiyeti Görüntü İşleme ye Giriş Görüntü İşleme Nedir? Özellikle
DetaylıYrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) Öğretim Yılı Güz Dönemi
Uzaktan Algılama (JDF439) Çözünürlük kavramı Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN (Grup B) 2016-2017 Öğretim Yılı Güz Dönemi 1 YANSIMA Doğada her nesne farklı yansıma özelliklerine sahiptir 2 Sağlıklı bitki örtüsünün
Detaylı1. HAFTA. Statik, uzayda kuvvetler etkisi altındaki cisimlerin denge koşullarını inceler.
1. HAFTA Statik, uzayda kuvvetler etkisi altındaki cisimlerin denge koşullarını inceler. Statikte üç temel büyüklük vardır. Uzay: Fiziksel olayların meydana geldiği geometrik bir bölgedir. İncelenen problemin
DetaylıGÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ
GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ GÖRÜNTÜ İŞLEME Hafta Hafta 1 Hafta 2 Hafta 3 Hafta 4 Hafta 5 Hafta 6 Hafta 7 Hafta 8 Hafta 9 Hafta 10 Hafta 11 Hafta 12 Hafta 13 Hafta 14 Konu Giriş Digital Görüntü Temelleri-1
DetaylıNDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN
BİNALARIN YÜKSEK Y ÇÖZÜNÜRLÜKLÜRLÜKL UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NTÜLER NDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ Dilek KOÇ SAN dkoc@metu metu.edu.tr Orta Doğu u Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri
DetaylıDoğal ve doğal olmayan yapı ve tesisler, özel işaretler, çizgiler, renkler ve şekillerle gösterilmektedir.
HARİTA NEDİR? Yeryüzünün tamamının veya bir parçasının kuşbakışı görünümünün, istenilen ölçeğe göre özel işaretler yardımı ile küçültülerek çizilmiş örneğidir. H A R İ T A Yeryüzü şekillerinin, yerleşim
DetaylıPeyzaj Mimarlığı çalışmalarında bitkisel materyalinin kullanımında, tasarım ilkeleri ile birlikte bitkilerin denrolojik özelliklerinin
Peyzaj Mimarlığı çalışmalarında bitkisel materyalinin kullanımında, tasarım ilkeleri ile birlikte bitkilerin denrolojik özelliklerinin ve ekolojik isteklerinin de dikkate alınması gerekir. Her bitki ölçü,
DetaylıSPOT 2 UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE ORMAN YANIGINI ANALİZİ: BODRUM ÖRNEĞİ
674 SPOT 2 UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE ORMAN YANIGINI ANALİZİ: BODRUM ÖRNEĞİ Kerem Esemen 1, Filiz Sunar 2 1 İstanbul Teknik Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, Maslak, İstanbul kesemen84@yahoo.com
DetaylıTürkiye de Havza Su Bütçesi Hesaplamalarında Uzaktan Algılama ve Evapotranspirasyon Haritalama Tekniklerinin Kullanılma Olanakları
Türkiye de Havza Su Bütçesi Hesaplamalarında Uzaktan Algılama ve Evapotranspirasyon Haritalama Tekniklerinin Kullanılma Olanakları Eyüp Selim Köksal Ersoy Yıldırım Türkiye Su Bütçesinin Belirlenmesi Çalıştayı
DetaylıLANDSAT-8 GÖRÜNTÜLERINDEN GÖLGE VE BULUT BELİRLEME
407 [993] LANDSAT-8 GÖRÜNTÜLERINDEN GÖLGE VE BULUT BELİRLEME Kaan KALKAN 1, Derya MAKTAV 2 1 İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469, Maslak, İstanbul, kalkank@itu.edu.tr 2 Prof.
DetaylıCOĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA
Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama Taşınmaz Değerleme ve Geliştirme Tezsiz Yüksek Lisans Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA 1 Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama İçindekiler
DetaylıArazi örtüsü değişiminin etkileri
Aksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Rize İlinin Arazi Örtüsündeki Zamansal Değişimin (1976 ) Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi İle Belirlenmesi Yd Yrd. Doç. Dr. Sl
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıTürkiye nin Yüzey Suyu Kaynakları (Nehirler, Göller, Barajlar) Usul (2008)
Türkiye nin Yüzey Suyu Kaynakları (Nehirler, Göller, Barajlar) Türkiye Su Havzaları geodata.ormansu.gov.tr Türkiye havzaları Yıllık ortalama akış Ortalama yıllık verim Yağış alanı Nehir Havzası Adı (km²)
DetaylıUydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları
Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Uydu Görüntüleri ve Özellikleri GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF 904 Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Ders Notları http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz
DetaylıGörüntü İşleme. Dijital Görüntü Tanımları. Dijital görüntü ise sayısal değerlerden oluşur.
Görüntü İşleme Görüntü işleme, dijital bir resim haline getirilmiş olan gerçek yaşamdaki görüntülerin bir girdi resim olarak işlenerek, o resmin özelliklerinin ve görüntüsünün değiştirilmesidir. Resimler
DetaylıPROJE I Ders III ALAN ANALİZİ. Doç.Dr.Reyhan ERDOĞAN. Akdeniz Üniversitesi Mimarlık Fakültesi Peyzaj Mimarlığı Bölümü
ALAN ANALİZİ PROJE I Ders III Doç.Dr.Reyhan ERDOĞAN Akdeniz Üniversitesi Mimarlık Fakültesi Peyzaj Mimarlığı Bölümü ALAN ANALİZİ Mevcut alan özelliklerini anlama sürecidir. Alan analizinde, Alanın özelliklerini
DetaylıToprak Taşlılığı 1 > %10 2 > %10 Potansiyel Toprak Erozyon Riski. Gerçek Toprak Erozyon Riski Fournier-Yağış İndeksi a
UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ KULLANILARAK EROZYON RİSK BELİRLEMESİNE YENİ BİR YAKLAŞIM, ÇORUM İLİ ÖRNEĞİ F. Engin TOMBUŞ Ülkemiz dünyada tarımsal üretim açısından kendi gereksinimlerini
DetaylıGama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme:
Elektronik ve Hab. Müh. Giriş Dersi Görüntü İşleme Yrd. Doç. Dr. M. Kemal GÜLLÜ Uygulama Alanları Gama ışını görüntüleme: X ışını görüntüleme: Uygulama Alanları Mor ötesi bandı görüntüleme: Görünür ve
DetaylıGörüntü İyileştirme Teknikleri. Hafta-6
Görüntü İyileştirme Teknikleri Hafta-6 Doç. Dr. Oğuz Güngör Karadeniz Teknik Üniversitesi Harita Mühendisliği Bölümü 6080 Trabzon ogungor@ktu.edu.tr İndisler Görüntü İyileştirme Teknikleri Radyometrik
DetaylıTEMEL GRAFİK TASARIM AÇIK-KOYU, IŞIK-GÖLGE
TEMEL GRAFİK TASARIM AÇIK-KOYU, IŞIK-GÖLGE Öğr. Gör. Ruhsar KAVASOĞLU 23.10.2014 1 Işık-Gölge Işığın nesneler, objeler ve cisimler üzerinde yayılırken oluşturduğu açık orta-koyu ton (degrade) değerlerine
DetaylıİKLİM ELEMANLARI SICAKLIK
İKLİM ELEMANLARI Bir yerin iklimini oluşturan sıcaklık, basınç, rüzgâr, nem ve yağış gibi olayların tümüne iklim elemanları denir. Bu elemanların yeryüzüne dağılışını etkileyen enlem, yer şekilleri, yükselti,
DetaylıHerhangi bir noktanın dünya üzerinde bulunduğu yere COĞRAFİ KONUM denir. Coğrafi konum ikiye ayrılır. 1. Matematik Konum 2.
Herhangi bir noktanın dünya üzerinde bulunduğu yere COĞRAFİ KONUM denir. Coğrafi konum ikiye ayrılır. 1. Matematik Konum 2. Özel Konum 1. Türkiye nin Matematik (Mutlak) Konumu Türkiye nin Ekvatora ve başlangıç
DetaylıTEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ. Erkan GÜLER Haziran 2018
TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ Erkan GÜLER Haziran 2018 1 HARİTA Yeryüzündeki bir noktanın ya da tamamının çeşitli özelliklere göre bir ölçeğe ve amaca göre çizilerek, düzlem üzerine aktarılmasına harita
DetaylıYOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ
YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ Naci YASTIKLI a, Hüseyin BAYRAKTAR b a Yıldız Teknik Üniversitesi,
DetaylıMarmara Bölgesi erozyon riski, CBS uygulaması
Marmara Bölgesi erozyon riski, CBS uygulaması Deniz OKÇU 1*, Ayfer Serap SÖĞÜT 1, Zafer ASLAN 2, Filiz SUNAR 3, Derya MAKTAV 3 1 B.Ü. Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü, Meteoroloji Laboratuvarı,
DetaylıSAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TEMELLERİ 2. HAFTA YRD. DOÇ. DR. BURHAN BARAKLI
SAYISAL GÖRÜNTÜ İŞLEMENİN TEMELLERİ 2. HAFTA YRD. DOÇ. DR. BURHAN BARAKLI Nerden çıktı bu sayısal görüntü işleme? SGİ Kullanan Alanlara Örnekler Sayısal görüntü işleme, uygulama alanlarına göre farklılar
DetaylıProje No: 105Y283. Tuz Gölü ve Yakın Çevresinin Yer ve Uydu Verileri ile Kuraklık ve Su Kalitesi Bakımından Zamansal Analizi
Proje No: 105Y283 Tuz Gölü ve Yakın Çevresinin Yer ve Uydu Verileri ile Kuraklık ve Su Kalitesi Bakımından Zamansal Analizi Prof.Dr. Cankut ÖRMECİ Prof.Dr. Doğan KANTARCI Prof.Dr. Cumali KINACI Dr. Süleyman
DetaylıEyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI
Eyüp Ersan SÜLÜN Photoshop CS4 Kullanım Kursu ADOBE PHOTOSHOP KATMAN HARMANLAMA (KARIŞTIRMA) MODLARI Photoshop ile çalışırken, katmanlar üzerinde kullanılan nesneleri ve renkleri bir biri ile karıştırarak
DetaylıYrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI
FOTOGRAMETRİ I FOTOGRAMETRİDE KULLANILAN HAVA KAMERALARI Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI 2014-2015 Öğretim Yılı
DetaylıDijital (Sayısal) Fotogrametri
Dijital (Sayısal) Fotogrametri Dijital fotogrametri, cisimlere ait iki boyutlu görüntü ortamından üç boyutlu bilgi sağlayan, sayısal resim veya görüntü ile çalışan fotogrametri bilimidir. Girdi olarak
DetaylıUZAKTAN ALGILAMA VERĠLERĠ YARDIMIYLA KAHRAMANMARAġ ĠLĠ VE ÇEVRESĠNĠN YER YÜZEY SICAKLIĞININ BELĠRLENMESĠ
UZAKTAN ALGILAMA VERĠLERĠ YARDIMIYLA KAHRAMANMARAġ ĠLĠ VE ÇEVRESĠNĠN YER YÜZEY SICAKLIĞININ BELĠRLENMESĠ A. Dağlıyar a, U. Avdan b, Z. D. Uça Avcı c a Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü, Jeoloji Etütleri
Detaylı