JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2"

Transkript

1 JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI Öğretim Yılı Bahar Dönemi

2 GİRİŞ Amaç ve Kapsam İÇERİK UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİĞİ Normal ve Etkin Yer Örnekleme Aralığı (YÖA) Değeri Örnek Uydu Görüntüleri UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANIMA HAZIR HALE GETİRİLMESİ Geometrik Düzeltilme Radyometrik Geliştirme (Görüntü Zenginleştirme) UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN SINIFLANDIRILMASI Sınıflandırma Kavramı ve Sistemler Piksel-Tabanlı ve Nesne-Tabanlı Yaklaşımlar UYGULAMA SONUÇ VE ÖNERİLER

3 GİRİŞ Doğru ve güncel bilgi gereksinimi Zaman, maliyet, doğruluk Haritacılık uygulamaları Arazi içerikli uygulamalarda, arazi kullanımı ve konum bilgisi ile ilgili doğru, gerçek ve güncel bilgi Mekana bağlı metrik ve semantik bilgi elde etmede Uzaktan Algılama tekniği kullanımı Uydu görüntülerinin varlığı, zengin bilgi içeriğine sahip olmaları, işlenebilmesi Büyük alanların incelenebilmesi, doğru, güvenilir ve kapsamlı güncel bilgilerin en hızlı şekilde üretilmesi Kentsel alanlardaki mevcut durum, gelişimler ve gelişim stratejileri

4 GİRİŞ Büyük ve orta ölçekte harita üretimi ve revizyonu, planlama, afet ve risk yönetimi uygulamaları Uydu görüntülerinin Yer Örnekleme Aralığı (YÖA -GSD) değerlerinin küçülmesine ve bilgi-işlem teknolojilerindeki gelişmeler Maliyet - İlgili alanın boyutu, gereksinimin niteliği ve kullanılacak görüntünün YÖA değerleri İhtiyaca uygun görüntülerin kullanımı ve ulaşılacak bilgiler Görüntülerin kullanıma hazır hale getirilmesi, gerekli yazılım ve donanım, kullanılacak yöntem Detay çıkarımı için bilgi içeriklerinin belirlenmesi ve görüntüdeki kentsel ayrıntıların tanıma ve çıkarma yaklaşımlarının değerlendirilmesi

5 AMAÇ Zengin bilgi içeriğine sahip yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri, görsel olarak çok fazla bilgi sunmasına rağmen uygulamalara altlık oluşturabilmesi için görüntülerdeki tüm detayların bilgilerinin çıkarılması gerekmektedir. Bu gereksinim mevcut bilgi işlem teknolojilerine bağlı olarak gelişmiş görüntü analiz ve sınıflandırma yaklaşımlarını da beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, son yıllarda sıkça kullanılan nesnetabanlı görüntü analizi ve sınıflandırma yaklaşımının; detay çıkarımı, arazi değişiminin belirlenmesi, harita bilgilerinin çıkarımı ve revizyonunun yapılması konularındaki başarısının test edilmesi amaçlanmıştır.

6 KAPSAM Bilgi içeriği kavramının tanımlanması, Geometrik düzeltme ve görüntü zenginleştirme işlemlerinin irdelenmesi, Klasik piksel-tabanlı ve yeni nesne-tabanlı sınıflandırma yaklaşımlarının tanımlanması, Görüntülerin belirlenmesi, elle vektörleştirme sonucu ürünlerin elde edilmesi ve mevcut referans vektör haritaların belirtilmesi, Nesne-tabanlı sınıflandırma yaklaşımının uygulanması, elde edilen detayların derlenmesi, Farklı detay çıkarım yaklaşımlarının başarısının incelenmesi, karşılaştırmalı analiz ve sonuçlarının verilmesi, Uydu görüntülerinden harita bilgilerinin çıkarımı ve revizyonu konularında sonuç ve önerilerinin yapılması.

7 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI Konum Doğruluğu ve Bilgi İçeriği (Topoğrafik Haritalarda) Konum Doğruluğu Yatayda: ± ( mm) x ölçek paydası Düşeyde: Arazinin eğimine bağlı (Genellikle eş yükseklik eğrileri aralığının 1/3 ü Bilgi İçeriği Sivil Uygulamalarda: Ölçeğe bağlı olarak haritada gösterilen ayrıntı Harita Ölçeği YÖA İlişkisi YÖA=( mm) x ölçek (1/10000 için gerekli YÖA: 50cm-1.0m) (Görüntü detayı ve içeriğindeki değişikliklere göre) Askeri Uygulamalarda: STANAG 3769 kuralları geçerlidir

8 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI YÖA değeri, komşu piksellerin merkezlerinin yeryüzündeki fiziksel karşılıkları olarak tanımlanabilir. Görüntüleme Sistemi Normal YÖA Etkin YÖA E/N % ASTER VNIR 15.0 m 15.0 m %0 (TK 350) 10.0 m 13.0 m %30 IRS-1C pan (6 bit) 5.8 m 6.9 m %19 SPOT 5 pan 5.0 m 5.0 m %0 (KVR 1000) 1.6 m 2.2 m %40 IKONOS pan 1.0 m 1.0 m %0 QuickBird pan 0.6 m 0.6 m %0

9 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI Landsat 7 30m YÖA Landsat 7 30m YÖA ASTER 15m YÖA Farklı YÖA, yaklaşık aynı bilgi içeriği; ana yollar, yerleşim ve ormanlık alan ayrımı Pan ın MSS ye üstünlüğü yok Sınıflandırma için uygunluk (MSS) 1: ölçekli harita üretimine izin verebilmektedir Yüksek kontrast (özellikle ormanlık alanların ayrımı) Geniş yollar, yerleşim, yeşil alanlar vs.

10 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI TK350 10m (13m) YÖA Kompsat-1 6.6m YÖA IRS-1C 5.7m (6.9m) YÖA Doğrudan topografik harita üretimine uygun değil, Stereo görüntü ile SYM üretimine uygun Düşük kontrast (13m etkin, 10m normal) Topoğrafik harita yapımı için uygun veri Ana yol ağları 1:50000 ölçekli harita 6bit, düşük kontrast 1:50000 ölçekli harita

11 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI IKONOS pan 1.0m YÖA IKONOS MSS 4.0m YÖA IKONOS pan-sharp 1.0m YÖA Pan ve MSS görüntüleriyle oldukça iyi bir detay zenginliğine sahip Pan ile binalar, yollar ve diğer nesneler gerçek boyutlarıyla algılanır Pan-sharp görüntüleri, sahip oldukları yüksek çözünürlük ve içerdikleri renk bilgileri nedeniyle nesneler arasındaki renk farklılıklarını ortaya koyar, nesne ayrımı ortaya çıkar 1:10000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriğine sahiptir.

12 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI QuickBird pan 0.6m YÖA QuickBird MSS 2.4m YÖA QuickBird pan-sharp 0.6m YÖA Pan ve MSS görüntüleriyle çok iyi bir detay zenginliğine sahip 60 cm GSD li pan ile binalar, yollar ve diğer nesneler gerçek boyutlarıyla algılanır Pan-sharp görüntüleri, sahip oldukları yüksek çözünürlük ve içerdikleri renk bilgileri nedeniyle nesneler arasındaki renk farklılıklarını ortaya koyar, nesne ayrımı ortaya çıkar 1:5000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriğine sahiptir.

13 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI GYA: pan-sharp 41 GA: Güneş yükseklik açısının (GYA) yanında, güneş azimutu (GA) değerinin de önemi büyüktür İkinci görüntüde bina gölgelerinden dolayı yolların tanınması güç Yol ve ev bahçeleri birbirlerinden ayırt edilememektedir. Üçüncü görüntüde yolların vektörleştirilmesi daha kolay Pan-sharp görüntüsü ile binaların tanınması kolay

14 BİLGİ İÇERİĞİ KAVRAMI Nesne Yapıları Yeterli Görülen YÖA Değeri (m) Kentsel binalar 2 Patika 1-2 Ara yollar 5 Demir yolları 5 Su yapıları 5 Ana yollar 10 Blok halindeki binalar 10 Pankromatik görüntülerden nesne tanımına ilişkin yeterli görülen YÖA değerleri

15 GEOMETRİK DÜZELTME Görüntülerden konumsal bilgi elde etme, vektör bilgisi üretilmesi ve görüntülerin altlık olarak kullanılması Sistematik ve sistematik olmayan hataların varlığı, geometrik olarak düzeltme Sistematik hatalar - kalibrasyon ve yörünge bilgileri ile düzeltilmesi veya arındırılmış halde satılması Sistematik olmayan hatalar - YKN ve SYM verileri ile Parametrik Olmayan Matematiksel Modeller Algılayıcı sisteme ait parametreler mevcut değildir ve çözümde sistemin görüntüleme geometrisi dikkate alınmaz. Parametrik Matematiksel Modeller SOM (Uydu Yörünge Modellemesi) - Doğrusal dizi sistemler için Görüntü alım geometrisini dikkate alır Görüntü koordinat sisteminde koordinatları ölçülen ve yer koordinat sisteminde koordinatları bilinen YKN verileri

16 GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME Görüntü zenginleştirme algoritmaları, görüntülere uygulanan görsel ve işlevsel amaçlı iyileştirme yöntemleridir. Yüksek çözünürlüklü renkli görüntünün bilgi içeriği ve sağlayacağı avantaj dolayısıyla, bir görüntü birleştirme tekniği olan pan-sharpening algoritması kullanılır. HIS, PCA, GS, Wavelet ve UNB Sharpening Algoritmaları UNB Sharpening Algoritması - University of Brunswick - Dr. Yun Zhang Renk dönüşümü mükemmeldir. Renkler orijinal çoklu banttakine çok yakın sonuçlar vermektedir. Görüntü birleşimindeki renk distorsiyonu ve operatör bağımlılığı gibi iki ana sorunu çözmektedir.

17 GÖRÜNTÜ ZENGİNLEŞTİRME Renkli, 2.44m YÖA Pan, 0.6m YÖA Pan-sharp QuickBird görüntüsü, 0.6m YÖA

18 SINIFLANDIRMA KAVRAMI Sınıflandırma, belirli bir sayıdaki nesneyi, sınıf tanımlamalarına göre belirli bir sınıfa dahil etmek anlamına gelir. Veri tabanı dilindeki terimiyle, özellikle uzayı, nesneler ve sınıflar arasında çoktan-teke ilişki kurmaya olanak sağlayan bağımsız bölgelere ayrılır. Klasik sınıflandırıcılar veya 0.0 üyelik derecesi. Bir nesne, ya bir sınıfa dahildir veya değildir. Bulanık sınıflandırıcılar ve 0.0 arasında değişebilen üyelik derecesi. 1.0, bir sınıfa tam üyelik/olasılık ve 0.0 tam anlamıyla üye olmamayı/olasılık olmamasını ifade eder. Avantajlar: Sınıf tanımlamalarındaki belirsizlikler ifade edilir, İnsan bilgisini ifade etmekte daha başarılıdır, daha gerçekçi sonuçlar vermektedir.

19 PİKSEL-TABANLI SINIFLANDIRMA Arazi örtü sınıfları ve özeliklerine göre bir görüntüdeki tüm pikselleri bir araya getirilir. Maksimum Benzerlik Minimum Uzaklık Paralelyüz Tekil piksellerin gri değerlerine göre işlem yapılır ve sınıflandırma için sadece spektral bilgi kullanılır. QuickBird ve IKONOS uydu görüntülerinde, tutarsız sınıflandırma sonuçları

20 NESNE-TABANLI SINIFLANDIRMA Temel işlem birimi, görüntü segmentleri veya nesneleridir. Her sınıflandırma kesin bir ölçeğe bağlıdır. Görüntü bilgisi, görüntü nesnelerinin ortalama büyüklüğüne bağlı olarak farklı ölçeklerde sunulabilir. Aynı görüntü daha küçük veya daha büyük objeler olarak segmentlere ayrılabilir. Şekil, doku, komşuluk ve diğer obje tabakalarından gelen bilgiler ile çok sayıda ek bilgi, görüntü nesnelerinden çıkartılabilmektedir. Daha iyi semantik ayırım ve daha doğru sınıflandırma. Temel özellikler, Topolojik özellikler, Çevresel özellikler.

21 NESNE-TABANLI SINIFLANDIRMA Ölçek, görüntüyü anlamayı sağlar. Belirli bir olgunun tanımlanabildiği çıkarım büyüklüğünü veya seviyesini tanımlar. Bir görüntüyle farklı çözünürlükler yerine farklı ölçeklerde çalışmak analizi kolaylaştırır. Segmentasyon: Görüntüyü birbirinden farklı alt bölümlere ayırma - Aşağıdan-yukarıya, bir piksellik nesnelerle başlayan, alan birleştirme tekniği. Uygun homojenlik sağlanarak pikselden nesneye doğru, uygun yapıyı kurulur. Ölçek, renk, biçim, yumuşaklık ve bütünlük değişkenleri

22 NESNE-TABANLI SINIFLANDIRMA Bulanık sınıflandırma, belirli bir sınıfa olan üyelik değerini işaret etmek için, temel olarak rasgele seçilmiş özellik değerleri aralığını, 0 ve 1 arasında bulanık değerlere dönüştüren basit bir tekniktir. Sınıf tanımlamaları altında belirtilen özellikler için kullanılan eşitlikler değişik fonksiyonlarla ifade edilebilir. Sınıf atamalarının yapılması için, o sınıf içine dahil edilmesi gereken nesneler için uygun öznitelikleri belirlenir.

23 Test Alanı Zonguldak UYGULAMA Madencilik, demir-çelik ve orman Engebeli, değişken topoğrafya Yer yer 800m yükseklik Sahil kesimi ve sık ormanlarla kaplı dağlar Merkezi bölge Çok değişken topoğrafya Ortalama 250m yükseklik Sahil ve iç kesimler Yapılaşma çok yoğun Yol ve bina yapıları mevcut 2008 yılı pan-sharp IKONOS görüntüsü

24 UYGULAMA Kullanılan Yazılımlar Geometrik düzeltme işlemleri için; PCI Geomatica yazılımı - OrthoEngine modülü Görüntü zenginleştirme (görüntülerin pan-sharp haline getirilmesi) işlemleri için; PCI Geomatica yazılımı Pan-sharp modülü Görüntülerden vektör ürünlerin üretilmesi ve derlenmesi, mevcut ürünlerin derlenmesi işlemleri için; NetCAD yazılımı Görüntülerin Piksel-tabanlı sınıflandırma işlemleri için; PCI Geomatica yazılımı Focus modülü Görüntülerin Nesne-tabanlı sınıflandırma işlemleri için; Ecognition yazılımı Mevcut ve Sonuç ürünlerin karşılaştırılmalı analiz işlemleri için; NetCAD ve MapInfo Professional yazılımları

25 Mevcut Veriler UYGULAMA 2002 yılı IKONOS görüntüsü 2008 yılı IKONOS görüntüsü 2004 yılı QuickBird görüntüsü ÖZELLİKLER 2002 YILI IKONOS 2008 YILI IKONOS 2008 YILI QuickBird Gün, Zaman 02/10/ :59 06/03/ :44 23/05/ :39 Nominal azimut (derece) Nominal yükseklik açısı (derece) Güneş azimutu (derece) Güneş yükseklik açısı (derece) Nadir açısı (derece) Görüntü boyutu (piksel: satır - sütun) 11,004 x 11, x x Referans yüksekliği (m)

26 UYGULAMA Geometrik Düzeltme İşlemi (QuickBird Örneği) Uydu Yörünge Modellemesi (SOM) Toutin Modeli 33 farklı YKN Orto hale getirme işlemi SYM verisi Yer kontrol noktalarının dağılımı YKN na bağlı olarak elde edilen doğruluk değeri Görüntüler her hangi bir altlık ihtiyacını karşılayabilecek düzeye gelmiştir.

27 UYGULAMA Pan-sharp işlemi (QuickBird Örneği) Dr. Jun Zhang tarafından geliştirilen algoritma + Renkli, 2.4m YÖA Pan, 0.6m YÖA Pan-sharp, 0.6m YÖA Yüksek çözünürlükte ve renkli bir görüntü elde edilir.

28 Üretilen Vektör Ürünleri UYGULAMA 2002 yılı IKONOS görüntüsü üzerine bindirilmiş elle vektörleştirme sonuçları NetCAD yazılımı Operatör özelliği Vektörleştirme süresi: 5-24 saat

29 Üretilen Vektör Ürünleri UYGULAMA 2002 yılı IKONOS görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün

30 UYGULAMA Üretilen Vektör Ürünleri (bina yapıları için) a b c a: 2002 yılı IKONOS görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün b: 2008 yılı IKONOS görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün c: 2004 yılı QuickBird görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün

31 UYGULAMA Üretilen Vektör Ürünleri (yol yapıları için) a b c a: 2002 yılı IKONOS görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün b: 2008 yılı IKONOS görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün c: 2004 yılı QuickBird görüntüsünden elle vektörleştirme sonucu elde edilen ürün

32 UYGULAMA Piksel-tabanlı sınıflandırma sonuçları (Maks. Benzerlik) 2002 yılı IKONOS sonucu 2008 yılı IKONOS sonucu Doğruluk Değerlendirmesi Toplam Doğruluk (%) QuickBird 2002 yılına ait IKONOS 2008 yılına ait IKONOS Kappa yılı QuickBird sonucu

33 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma (QuickBird Örneği) Segmentasyon 4 5 Katman Ölçek par Renk Spektral Biçim Farklılık Yumuşaklık Bütünlük

34 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma (QuickBird Örneği) Sınıflar oluşturulur ve içerilerine üyelik fonksiyonları tanımlanır. Sınıf atamaları için kullanılan özellikler ve bunlara ait fonksiyonlar (bina sınıfları için)

35 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçları Sınıf Bina Yol Toplam Bina Yol Sınıflandırılmamış Toplam Doğruluk Üretici Kullanıcı yılı QuickBird sonucu Toplam Doğruluk 0.78 Kappa 0.59

36 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçları Sınıf Bina Yol Toplam Bina Yol Sınıflandırılmamış Toplam Doğruluk Üretici Kullanıcı yılı IKONOS sonucu Toplam Doğruluk 0.73 Kappa 0.52

37 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçları Sınıf Bina Yol Toplam Bina Yol Sınıflandırılmamış Toplam Doğruluk Üretici Kullanıcı yılı IKONOS sonucu Toplam Doğruluk 0.75 Kappa 0.55

38 UYGULAMA Nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçlarının vektör haline getirilmesi 2004 yılı QuickBird (bina ve yol yapıları) 2002 yılı IKONOS (bina ve yol yapıları) 2008 yılı IKONOS (bina ve yol yapıları)

39 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Elle Vektörleştirme Sonuçlarının Karşılaştırılması Bina yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş referans vektör harita Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: Elle vektörleştirme

40 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Elle Vektörleştirme Sonuçlarının Karşılaştırılması Bina yapısı) Kırmızı: Referans vektör haritada mevcut olup; elle vektörleştirme ile çıkarılamayan bina yapıları; Mavi: Referans vektörde mevcut olmayan fakat elle vektörleştirme ile çıkarılan bina yapıları

41 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Elle Vektörleştirme Sonuçlarının Karşılaştırılması Yol yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş referans vektör harita Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: Elle vektörleştirme

42 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Elle Vektörleştirme Sonuçlarının Karşılaştırılması Yol yapısı) Kırmızı: Referans vektör haritada mevcut olup; elle vektörleştirme ile çıkarılamayan yol yapıları; Mavi: Referans vektörde mevcut olmayan fakat elle vektörleştirme ile çıkarılan yol yapıları

43 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Nesne-Tabanlı Sın. Sonuçlarının Karşılaştırılması Bina yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş referans vektör harita Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: Nesne-tabanlı sonuçlar

44 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Nesne-Tabanlı Sın. Sonuçlarının Karşılaştırılması Bina yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş; Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçları

45 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Nesne-Tabanlı Sın. Sonuçlarının Karşılaştırılması Yol yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş referans vektör harita Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: Nesne-tabanlı sonuçlar

46 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği) (Referans Vektör Harita ve Nesne-Tabanlı Sın. Sonuçlarının Karşılaştırılması Yol yapısı) Görüntü üzerine bindirilmiş; Kırmızı: Referans Vektör, Mavi: nesne-tabanlı sınıflandırma sonuçları

47 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (Genel) Veri Detay Bina Yapısı (adet) Bina Yapısı (alan m 2 ) Yol Yapısı (uzunluk - m) Yol Yapısı (alan m 2 ) 1/5000 Ölçekli Referans Vektör Harita 596 (%100) (%100) (%100) (%100) 2004 yılına ait pan-sharp QuickBird Elle Vektör 422 (%71) Nesne- Tabanlı 520 (%87) (%79) (%91) (%91) (%114) 2002 yılına ait pan-sharp IKONOS Elle Vektör 404 (%68) Nesne- Tabanlı 530 (%89) (%68) (%55) (%86) (%133) 2008 yılına ait pan-sharp IKONOS Elle Vektör 431 (%72) Nesne- Tabanlı 451 (%76) (%79) (%69) (%97) (%147) Test alanındaki yol ve bina yapılarının, referans vektör haritadaki ve görüntülerden değişik yöntemlerle elde edilen vektör ürünlerindeki alan ve uzunluk bilgileri

48 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (Genel) Referans vektörün üretim ve uydu görüntülerinin alım tarihleri göz önüne alındığında, 2004 yılına ait QuickBird görüntüsü en uygun karşılaştırma örneği kabul edilmiştir. Görüntüden üretilen vektör haritadaki bina ve yol yapılarının 1/5000 ölçekli haritadaki mevcut bina yapılarına benzer şekilde çıkarıldığı görülmüştür. 1/5000 ölçekli ortofoto ve bundan üretilen vektör harita QuickBird görüntüsü ve bundan üretilen vektör harita

49 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (QuickBird Örneği)

50 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (Genel) 60cm YÖA 1.0m YÖA 1.0m YÖA Görüntüden çıkarılacak bilgi içeriğini etkileyen unsurlar: Görüntünün sahip olduğu etkin YÖA değeri, görüntünün alım zamanındaki atmosferik durum, görüntünün güneş yükseklik ve azimut açıları, görüntüleme sisteminin bakış açısı ve görüntüdeki ayrıntıların durumu ile aralarındaki kontrast.

51 UYGULAMA CBS ortamında Karşılaştırmalı Analizler (Genel) Bulunma Elle Vektörleştirme Nesne- Tabanlı Grup Tipi Olarak Tanınması Elle Vektörleştirme Nesne- Tabanlı Detay Görüntü Bina Yapısı Yol Yapısı 2004 yılı QuickBird 2002 yılı IKONOS 2008 yılı IKONOS 2004 yılı QuickBird 2002 yılı IKONOS 2008 yılı IKONOS Bina ve yol yapılarının, görüntülerden değişik yöntemlerle bulunma ve grup olarak tanınma değerlendirmeleri

52 SONUÇ ve ÖNERİLER Düşük çözünürlüklü uydu görüntüleri ile 1/50000 ve 1/ ölçekli harita yapımı imkanı IKONOS, QuickBird, Orbview ve Worldview gibi yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ile 1m ve altı YÖA değeri 50cm ve altında YÖA değerine sahip görüntüler ile 1/10000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriğini çıkaracak ayrıntı zenginliği Bilgi çıkarım ve revizyon çalışmalarında görüntülerin hazır hale getirilmesi, işlenmesi ve yorumlanması için yazılım-donanım gereksinimi Bilgileri tanıma ve çıkarma yaklaşımları Bu yaklaşımların başarısı, harita bilgisi ve revizyon çalışmalarında kullanılabilmelerinin araştırılması

53 SONUÇ ve ÖNERİLER Zengin bilgi içeriğine sahip olan QuickBird ve IKONOS görüntüleri harita revizyonu için uygun bir veri olmasına rağmen, 1/5000 ölçekli haritadaki bilgi içeriğine erişememektedir. Ek bilgi ve ön düzeltme işlemlerinin yapılması, bu işlemde uygun YKN ve kaliteli SYM verilerinin kullanılması, görüntü zenginleştirme olanaklarının araştırılması gerekmektedir. Ekran üzerinden elle vektörleştirme işleminde; Kullanılacak yazılım-donanım ve operatör gereksinimi, işlemin fazla zaman alması sorunu mevcuttur. Yapılan uygulama sonucunda, en uygun verinin 2004 yılı QuickBird verisi olduğu ve bina yapılarında %71, yol yapılarında ise %91 oran ile 1/5000 lik referans vektör haritayı karşıladığı görülmüştür. Görüntülerdeki en önemli sorun, gölge etkisidir.

54 SONUÇ ve ÖNERİLER Nesne-tabanlı yaklaşımda; Kullanılacak yazılım-donanım ve kullanıcı gereksinimi mevcut olup, bilgi çıkarım işlemi en kısa sürede ve otomatik olarak yapılmaktadır. Bu yaklaşımla üretilen vektör haritanın başarısı, alan olarak bina yapılarında %79-97, yol yapılarında ise % oran ile 1/5000 lik referans vektör haritayı karşıladığı görülmüştür. Bu değerlerin elle vektörleştirme sonuçlarına yakın olması, nesne-tabanlı yaklaşımların kullanılabilirliğini göstermektedir. Yanlış çıkarımların sebebi, kullanılan görüntüdeki plansız yapılaşma ve dar yol yapıları gibi benzeri ayrıntıların varlığı, aralarındaki kontrast değerleri, mevcut gölge sorunu ve test alanının değişken topoğrafyası olarak gösterilebilir. Alan Büyütme Region Growing Algoritmasının bina yapıları gibi alansal nesnelerin çıkarımında daha başarılı olduğu, yol yapıları gibi çizgisel detayların çıkarımında sorunlar yaşadığı görülmüştür.

55 SONUÇ ve ÖNERİLER Genel sonuçlara dayanarak denilebilir ki; Elle vektörleştirmede operatör bilgisi kullanılabilirken, aynı durum nesne-tabanlı yaklaşımda geçerli olmamaktadır. Buna karşın, nesne-tabanlı detay çıkarım yaklaşımda uygulanan bulanık üyelik fonksiyonları, bu sorunun bir miktar giderilmesinde yardımcı olmakta ve spektral analizin dışında da imkanlar sağlamaktadır yılı IKONOS uydu görüntüsünün değerlendirilmesiyle, geçen üç sene içerisinde bina ve yol yapılarında değişiklikler saptanmıştır. Elde edilen bu çıkarım sonuçlarından, özellikle yürütme işlemi uzun sürmeyen nesne-tabanlı yaklaşım ile güncelleme çalışmalarının yapılabileceği söylenebilmektedir. Bina ve ağaç gölgesinde kalmayan, açık alanlardaki ana yolların ve düzgün yerleşim gösteren şehirleşme bölgelerindeki tali yolların nesne-tabanlı yaklaşım ile başarılı bir şekilde çıkarılabileceği görülmüştür.

56 SONUÇ ve ÖNERİLER Bazı yol yapılarının spektral yansıma değerlerinin çıplak arazilerinkilerle aynı olması ve özellikle kullandığı algoritması nedeniyle bu yaklaşımın, yol yapılarının çıkarımında başarısız olduğu belirlenmiştir. Başarılı sınıflandırma sonuçları için, uygulama yapılacak bölgenin 1m den daha az YÖA değerine sahip uydu görüntüsünün kullanılması önerilmektedir. Nesne-tabanlı vektör sonuçlarının bir CBS yazılımı altında toplanmasıyla, test alanına ait diğer grafik ve öznitelik bilgileriyle birlikte analiz ve sorgulamaları yapılabilmektedir. Bu işlemler, güncel durumun ortaya koyması açısından önem taşımaktadır. Böylece kentsel oluşum sürecinde analizler yapılarak ileriye yönelik projeler için sayısal bir altlık oluşturulması sağlanmaktadır.

UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sağladığı Bilgi İçeriği Kavramı

UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sağladığı Bilgi İçeriği Kavramı UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sağladığı Bilgi İçeriği Kavramı GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF439 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması

UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması UZAKTAN ALGILAMA Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF439 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI Fotg.D.Bşk.lığı, yurt içi ve yurt dışı harita üretimi için uydu görüntüsü ve hava fotoğraflarından fotogrametrik yöntemlerle topoğrafya ve insan yapısı detayları

Detaylı

YOĞUN 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 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,

Detaylı

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

UYDU 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

Detaylı

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

TÜRKİYE 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

Detaylı

YÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

YÜKSEK 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

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

UZAKTAN 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

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI

Yrd. 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

Detaylı

Uzaktan Algılama Uygulamaları

Uzaktan 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

Detaylı

TMMOB 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 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

Detaylı

Uydu görüntülerinin bilgi içeriğinin topografik harita yapımı açısından incelenmesi

Uydu görüntülerinin bilgi içeriğinin topografik harita yapımı açısından incelenmesi Uydu görüntülerinin bilgi içeriğinin topografik harita yapımı açısından incelenmesi Hüseyin TOPAN 1,*, Derya MAKTAV 2, Gürcan BÜYÜKSALİH 1 1 Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeodezi

Detaylı

KENTSEL ALANLARDA AĞAÇLIK VE YEŞİL ALANLARIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NESNE-TABANLI ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

KENTSEL ALANLARDA AĞAÇLIK VE YEŞİL ALANLARIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NESNE-TABANLI ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU KENTSEL ALANLARDA AĞAÇLIK VE YEŞİL ALANLARIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NESNE-TABANLI ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU Aycan Murat MARANGOZ, Serkan KARAKIŞ, Hakan AKÇIN, Murat ORUÇ Zonguldak

Detaylı

ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

ORM 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,

Detaylı

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

Fethiye 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

Detaylı

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras) Klasik fotogrametrik görüntü alımındaki değişim, dijital kameraların gelişimi ile sağlanmaktadır. Dijital görüntü, analog görüntü ile kıyaslandığında önemli

Detaylı

NESNE-TABANLI OTOMATİK DETAY ÇIKARIMLARINDAN ELDE EDİLEN VEKTÖR ÜRÜNÜN CBS ORTAMINA AKTARILMASI VE MEVCUT DİĞER VERİLERLE BÜTÜNLEŞTİRİLMESİ

NESNE-TABANLI OTOMATİK DETAY ÇIKARIMLARINDAN ELDE EDİLEN VEKTÖR ÜRÜNÜN CBS ORTAMINA AKTARILMASI VE MEVCUT DİĞER VERİLERLE BÜTÜNLEŞTİRİLMESİ TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı 2-6 Nisan 2007, Ankara NESNE-TABANLI OTOMATİK DETAY ÇIKARIMLARINDAN ELDE EDİLEN VEKTÖR ÜRÜNÜN CBS ORTAMINA AKTARILMASI

Detaylı

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava Kameralarının Sağlayacağı Faydalar.7 Pramit Oluşturma.10 Kolon

Detaylı

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

ORM 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

Detaylı

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü 3.2. Raster Veriler Satırlar Piksel/hücre büyüklüğü Sütunlar 1 Görüntü formatlı veriler Her piksel için gri değerleri kaydedilmiştir iki veya üç bant (RGB) çok sayıda bant Fotoğraf, uydu görüntüsü, ortofoto,

Detaylı

Aycan Murat MARANGOZ 1, Zübeyde ALKIŞ 2

Aycan Murat MARANGOZ 1, Zübeyde ALKIŞ 2 NESNE-TABANLI GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMA YÖNTEMLERİNİ KULLANARAK UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN KENTSEL DETAYLARIN BELİRLENMESİ, HARİTALARIN GÜNCELLENMESİ VE CBS YE ENTEGRASYONU Aycan Murat MARANGOZ 1, Zübeyde ALKIŞ

Detaylı

Haritacılık Bilim Tarihi

Haritacılık Bilim Tarihi Haritacılık Bilim Tarihi Tanışma - Giriş, Tanım ve Kavramlar - 1 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF901 Haritacılık Bilim Tarihi Sunu 1 http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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

Detaylı

ZONGULDAK ORMANLIK ALANLARINDAKİ KAÇAK YAPILAŞMANIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK NESNE ÇIKARIMI YAPILARAK CBS İLE ANALİZİ

ZONGULDAK ORMANLIK ALANLARINDAKİ KAÇAK YAPILAŞMANIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK NESNE ÇIKARIMI YAPILARAK CBS İLE ANALİZİ ZONGULDAK ORMANLIK ALANLARINDAKİ KAÇAK YAPILAŞMANIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN OTOMATİK NESNE ÇIKARIMI YAPILARAK CBS İLE ANALİZİ * H. Akçın, A. M. Marangoz, S. Karakış, H. Şahin *Zonguldak Karaelmas Üniversitesi

Detaylı

Ormancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015)

Ormancılıkta 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

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ

UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ Köy Hizmetleri Genel Müdürlüğü Toprak ve Su Kaynakları Ulusal Bilgi Merkezi UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ Demir DEVECİGİL Alpaslan SAVACI Doç. Dr. D.Murat

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

COĞRAFİ 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

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ I TANIM ve KAVRAMLAR Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF329 FOTOGRAMETRİ I DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ DERSİN

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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 /

Detaylı

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Derse Giriş Sunusu Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF 904 Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Ders

Detaylı

Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme)

Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme) FOTOGRAMETRİ FOTOGRAMETRİ Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme) Buna göre ışık yardımı ile ölçme (çizim yapabilme)

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ GİRİŞ, TANIM ve KAVRAMLAR Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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

Detaylı

ZONGULDAK İLİ KİLİMLİ İLÇESİ VE TERMİK SANTRAL BÖLGESİNİN ZAMANSAL DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK İNCELENMESİ

ZONGULDAK İLİ KİLİMLİ İLÇESİ VE TERMİK SANTRAL BÖLGESİNİN ZAMANSAL DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK İNCELENMESİ ZONGULDAK İLİ KİLİMLİ İLÇESİ VE TERMİK SANTRAL BÖLGESİNİN ZAMANSAL DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK İNCELENMESİ Mustafa USTAOĞLU 1, Aycan Murat MARANGOZ 2, Murat ORUÇ 2, Aliihsan ŞEKERTEKİN

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ II GİRİŞ ve HATIRLATMA Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ DERSİN

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 117 TEMEL HUKUK DERSİ NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 117 TEMEL HUKUK DERSİ NOTLARI TEMEL HUKUK TANIŞMA TANIM ve KAVRAMLAR Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 117 TEMEL HUKUK DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu Uzaktan Algılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü Ortorektifikasyonu Ortorektifikasyon Uydu veya uçak platformları ile elde edilen görüntü verisi günümüzde haritacılık ve CBS için temel girdi kaynağını oluşturmaktadır.

Detaylı

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ Temel Haritacılık Kavramları_Ders#4 Yrd.Doç.Dr. H.Ebru ÇOLAK KTÜ. Mühendislik Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TEMEL HARİTA BİLGİLERİ Çevre Düzeni Planı: Ülke ve

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ İLE ZONGULDAK İLİ KENTSEL GELİŞİMİNİN İZLENMESİ VE ALTERNATİF YERLEŞİM ALANLARININ BELİRLENMESİ

UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ İLE ZONGULDAK İLİ KENTSEL GELİŞİMİNİN İZLENMESİ VE ALTERNATİF YERLEŞİM ALANLARININ BELİRLENMESİ UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ İLE ZONGULDAK İLİ KENTSEL GELİŞİMİNİN İZLENMESİ VE ALTERNATİF YERLEŞİM ALANLARININ BELİRLENMESİ S. Yılmaz a, A. M. Marangoz b,, A. Şekertekin b,c, M. Oruç b, Ş. H. Kutoğlu b

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ ÜRÜNLER Ortofoto/görüntü, Sayısal Yüzey, Yükseklik ve Arazi Modeli Kavramları BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

UZAYDAN HARİTA YAPIMI

UZAYDAN HARİTA YAPIMI UZAYDAN HARİTA YAPIMI G. Büyüksalih, H. Topan Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, 67100 Zonguldak e-posta: gbuyuksalih@yahoo.com, htopan@yahoo.com ÖZET Bu çalışmada,

Detaylı

İçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi

İçerik. 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

Detaylı

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Tanım, Tarihçe ve Kullanım Alanları Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF 904 Uydu Görüntüleri ve Kullanım

Detaylı

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

Uydu 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

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (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

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme)

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 20 Aralık 2014 Cumartesi 1 Görüntü Segmentasyonu 20 Aralık 2014 Cumartesi 2 Gestalt kanunları Görüntü

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ FOTOGRAMETRİDE ALGILAMA SİSTEMLERİ, ÖZELLİKLERİ ve SAĞLADIKLARI VERİ BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF345 TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

ORTOFOTO BİLGİ SİSTEMİ TAPU VE KADASTRO MODERNİZASYON PROJESİ NDEKİ YERİ VE ÖNEMİ

ORTOFOTO BİLGİ SİSTEMİ TAPU VE KADASTRO MODERNİZASYON PROJESİ NDEKİ YERİ VE ÖNEMİ ORTOFOTO BİLGİ SİSTEMİ TAPU VE KADASTRO MODERNİZASYON PROJESİ NDEKİ YERİ VE ÖNEMİ A. Kısa 1, S. Bakıcı 2, B. Erkek 3, L. Özmüş 4, T. Tufan 5 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Fotogrametri ve Geodezi Dairesi

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi Dijital Görüntü İşleme (JDF338) Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN 2014-2015 Öğretim Yılı Bahar Dönemi 1 Görüntü Sınıflandırma Sınıflandırma nedir Sınıflandırma türleri Kontrolsüz/Kontrollü (Denetimli, Eğitimli)

Detaylı

Uzaktan 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 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.

Detaylı

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ

HAVADAN 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

Doğal Kaynak Gözlem Uyduları

Doğal Kaynak Gözlem Uyduları Doğal Kaynak Gözlem Uyduları Landsat Uyduları Yeryüzündeki doğal kaynakların incelenmesi amacı ile NASA tarafından 1972 yılında LANDSAT uyduları programı başlatılmıştır. İlk LANDSAT uydusu ERST-I (Earth

Detaylı

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

ArcGIS 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

Detaylı

Kameralar, sensörler ve sistemler

Kameralar, sensörler ve sistemler Dijital Fotogrametri Kameralar, sensörler ve sistemler Prof. Dr. Fevzi Karslı Harita Mühendisliği Bölümü, KTÜ fkarsli@ktu.edu.tr Analog Hava Kameraları Ana firmalar Zeiss, Wild ve Leica. Kullanılan bütün

Detaylı

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi ISITES 2016 4 TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN ENGINEERING AND SCIENCE Dr. G. Çiğdem Çavdaroğlu ISITES,

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK ÜRÜNLER BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ GİRİŞ Giriş Ortofoto Ortofoto Ürün

Detaylı

Uzaktan 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 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

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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

Detaylı

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır.

Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Dijital Görüntü İşleme Fevzi Karslı, KTÜ Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. Görüntü Segmentasyonu (Bölütleme) Segmentasyon, görüntüyü aynı cinsten obje ve bölgelere ayırmaktır. 16 Ocak 2014 Perşembe 1 Görüntü Segmentasyonu 16 Ocak 2014 Perşembe 2 Görüntüden Objelere Bir objeyi

Detaylı

TOPOĞRAFİK HARİTALAR VE KESİTLER

TOPOĞRAFİK HARİTALAR VE KESİTLER TOPOĞRAFİK HARİTALAR VE KESİTLER Prof.Dr. Murat UTKUCU Yrd.Doç.Dr. ŞefikRAMAZANOĞLU TOPOĞRAFİK HARİTALAR VE Haritalar KESİTLER Yeryüzü şekillerini belirli bir yöntem ve ölçek dahilinde plan konumunda gösteren

Detaylı

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri

DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Raster Veri DİJİTAL UYDU GÖRÜNTÜSÜ Görüntü boyutu Dijital bir görüntü, elemanları, uzaydaki x,y konumlarına karşılık gelen noktaları n f(x,y) parlaklık değerlerini içeren bir matristir.

Detaylı

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 3-6 Mayıs 2017, Ankara.

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 16. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 3-6 Mayıs 2017, Ankara. GÖKTÜRK-2 UYDU GÖRÜNTÜSÜNÜN OTOMATİK DETAY ÇIKARIMINDA KULLANILABİLİRLİĞİNİN ARAŞTIRILMASI ESKİŞEHİR İLİ ÖRNEĞİ HAMZA BAŞAK, MÜGE AĞCA YILDIRIM Aksaray Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü 1. Giriş

Detaylı

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - http://jeodezi.karaelmas.edu.tr 1 Mikrodalga radyometre UZAKTAN ALGILAMADA GÖRÜNTÜLEME SİSTEMLERİ Hüseyin TOPAN Algılayıcı Pasif amaçlı olmayan amaçlı Manyetik algılayıcı Gravimetre Fourier spektrometresi Diğerleri Optik Film tabanlı Dijital

Detaylı

Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TOPOGRAFYA (HRT3351) Yrd. Doç. Dr. Ercenk ATA

Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TOPOGRAFYA (HRT3351) Yrd. Doç. Dr. Ercenk ATA Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü Ders Adı Kodu Yerel Kredi ECTS Ders (saat/hafta) Uygulama (saat/hafta) Laboratuvar (saat/hafta) Topografya HRT3351 3 4 3 0 0 DERSİN

Detaylı

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu

Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu 1302120002 1302130068 1302150039 1302150049 Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu 17.10.2016 SPEKTRAL İMGELER Bir malzeme için yansıyan, yutulan veya iletilen ışınım miktarları dalga

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 209/217/239 FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 209/217/239 FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI FOTOGRAMETRİ TANIŞMA TANIM ve KAVRAMLAR Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 209/217/239 FOTOGRAMETRİ DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/

Detaylı

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ

KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ KADASTRO HARİTALARININ SAYISALLAŞTIRILMASINDA KALİTE KONTROL ANALİZİ Yasemin ŞİŞMAN, Ülkü KIRICI Sunum Akış Şeması 1. GİRİŞ 2. MATERYAL VE METHOD 3. AFİN KOORDİNAT DÖNÜŞÜMÜ 4. KALİTE KONTROL 5. İRDELEME

Detaylı

Koordinat Referans Sistemleri

Koordinat Referans Sistemleri Koordinat Referans Sistemleri Harita yapımında geometrik süreç Küre Referans yüzeyin seçimi Elipsoit Ölçek küçültme Dünya/Jeoit Harita düzlemine izdüşüm Harita Fiziksel yer yüzünün belli bir şekli yok,

Detaylı

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Giriş, Tanım ve Kavramlar 2 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF 904 Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları Ders Notları http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz

Detaylı

FOTOGRAMETRİK YÖNTEMLERLE 3 BOYUTLU COĞRAFİ VERİ TABANININ GÜNCELLENMESİ

FOTOGRAMETRİK YÖNTEMLERLE 3 BOYUTLU COĞRAFİ VERİ TABANININ GÜNCELLENMESİ FOTOGRAMETRİK YÖNTEMLERLE 3 BOYUTLU COĞRAFİ VERİ TABANININ GÜNCELLENMESİ K.S.TAPAN a, M. BÖLME a, L.İŞCAN a, O.EKER a, A.OKUL a, a Harita Genel Komutanlığı, Fotogrametri Dairesi Başkanlığı, Cebeci, Ankara,

Detaylı

Tarımsal 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 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

Detaylı

Metadata Tanımı. Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220

Metadata Tanımı. Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220 Metadata Tanımı Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220 Metadata Ne Değildir? Standart numaralar (ISBN, ISSN, SICI, DOI, vd.) BBY 220 Metadata

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan Algılama Teknolojileri Uzaktan Algılama Teknolojileri Ders 11 Hiperspektral Görüntülerde Kümeleme ve Sınıflandırma Alp Ertürk alp.erturk@kocaeli.edu.tr Sınıflandırma Sınıflandırma işleminin amacı, her piksel vektörüne bir ve

Detaylı

Güneş Senkronize - Yakın Kutupsal. 2-3 gün, enleme göre değişken. 60 Km x 60 Km - 80 Km nadirde. 30 m yatay konum doğruluğu (CE90%)

Güneş Senkronize - Yakın Kutupsal. 2-3 gün, enleme göre değişken. 60 Km x 60 Km - 80 Km nadirde. 30 m yatay konum doğruluğu (CE90%) TANITIM KATALOĞU TEKNİK ÖZELLİKLER Uydu üzerinde yüksek çözünürlükte algılama yapabilen iki adet HRG sensörü mevcuttur. Bu sensörler pankromatik algılama modunda 2.5 metre ile 5 metre, multispektral algılama

Detaylı

TOPOĞRAFYA Takeometri

TOPOĞRAFYA Takeometri TOPOĞRAFYA Takeometri Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ ÇEVRE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF 264/270 TOPOĞRAFYA DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz/marangoz.htm

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI FOTOGRAMETRİ II FOTOGRAMETRİK ÜRÜNLER BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ GİRİŞ Giriş Ortofoto Ortofoto Ürün

Detaylı

Fotogrametri Anabilim dalında hava fotogrametrisi ve yersel fotogrametri uygulamaları yapılmakta ve eğitimleri verilmektedir.

Fotogrametri Anabilim dalında hava fotogrametrisi ve yersel fotogrametri uygulamaları yapılmakta ve eğitimleri verilmektedir. FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI Fotogrametri eski Yunancadaki Photos+Grama+Metron (Işık+Çizim+Ölçme) kelimelerinden Eski Yunancadan bati dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık)

Detaylı

ORTOFOTO ÜRETİMİNDE TAPU VE KADASTRO VİZYONU

ORTOFOTO ÜRETİMİNDE TAPU VE KADASTRO VİZYONU ORTOFOTO ÜRETİMİNDE TAPU VE KADASTRO VİZYONU İbrahim CANKURT 1, Levent ÖZMÜŞ 2, Bilal ERKEK 3, Sedat BAKICI 4 1 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Harita Dairesi Başkanlığı, Ankara, icankurt@tkgm.gov.tr

Detaylı

Anahtar Sözcükler Uzaktan Algılama, Yer Yüzey Sıcaklığı (YYS), Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri, Bölgesel iklim değişikliği

Anahtar Sözcükler Uzaktan Algılama, Yer Yüzey Sıcaklığı (YYS), Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri, Bölgesel iklim değişikliği Mihraç ÖZEN, Aycan Murat MARANGOZ, Aliihsan ŞEKERTEKİN, Murat ORUÇ Uydu Görüntüleri Kullanarak Ilısu Barajı İnşaatının Zamansal Değişiminin İzlenmesi ve Rezervuar Kamulaştırma Sınırı İçerisinde Kalan Detayların

Detaylı

Uydu Görüntüleri Bilgi İçeriğinin Ormancılık Çalışmaları Açısından Değerlendirilmesi

Uydu Görüntüleri Bilgi İçeriğinin Ormancılık Çalışmaları Açısından Değerlendirilmesi Uydu Görüntüleri Bilgi İçeriğinin Ormancılık Çalışmaları Açısından Değerlendirilmesi Ayhan ATEŞOĞLU 1 Metin TUNAY 2 Hüseyin TOPAN 3 Murat ORUÇ 4 1 Arş. Gör., ZKÜ, Bartın Orman Fakültesi, Orman Mühendisliği

Detaylı

ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE CBS İLE ALİBEYKÖY BARAJI VE YAKIN ÇEVRESİNİN ARAZİ KULLANIMI ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ

ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE CBS İLE ALİBEYKÖY BARAJI VE YAKIN ÇEVRESİNİN ARAZİ KULLANIMI ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE CBS İLE ALİBEYKÖY BARAJI VE YAKIN ÇEVRESİNİN ARAZİ KULLANIMI ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ Yasemin Özdemir, İrfan Akar Marmara Üniversitesi Coğrafya Bölümü Marmara Üniversitesi

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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

Detaylı

Muğla, 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. 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

Detaylı

KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA. Fatih DÖNER

KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA. Fatih DÖNER KONUMSAL VERİNİN ELDE EDİLMESİNDE MOBİL CBS OLANAKLARI: GELENEKSEL YÖNTEMLERLE KARŞILAŞTIRMA Fatih DÖNER TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri CBS'2007 Kongresi, 30

Detaylı

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu

Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller. Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. JDF329 Fotogrametri I Ders Notu FOTOGRAMETRİ I Tanımlar, Geometrik ve Matemetiksel Temeller Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ JDF329 Fotogrametri I Ders Notu 2015-2016 Öğretim Yılı Güz Dönemi İçerik Tanımlar

Detaylı

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Yrd. 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

Detaylı

SAKARYA NIN KARASU İLÇESİNDEKİ KIYI ŞERİDİNİN LANDSAT GÖRÜNTÜLERİNİN NESNE TABANLI SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK ZAMANSAL ANALİZİ

SAKARYA NIN KARASU İLÇESİNDEKİ KIYI ŞERİDİNİN LANDSAT GÖRÜNTÜLERİNİN NESNE TABANLI SINIFLANDIRMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK ZAMANSAL ANALİZİ TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası, 14. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 14-17 Mayıs 2013, Ankara. SAKARYA NIN KARASU İLÇESİNDEKİ KIYI ŞERİDİNİN LANDSAT GÖRÜNTÜLERİNİN NESNE TABANLI

Detaylı

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu Işık 3B yüzeye ulaşır. Yüzey yansıtır. Sensör elemanı ışık enerjisini alır. Yoğunluk (Intensity) önemlidir. Açılar önemlidir. Materyal (yüzey) önemlidir. 25 Ekim

Detaylı

FOTOGRAMETRİ - II Uçuş Planı ve İlgili Problemler

FOTOGRAMETRİ - II Uçuş Planı ve İlgili Problemler FOTOGRAMETRİ - II Uçuş Planı ve İlgili Problemler Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz/ Hava fotoğrafları ve fotoğraf ölçeği Fotoğraf

Detaylı

Lazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü

Lazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü Lazer-obje (hedef) etkileşimi-yüzey eğim ve pürüzlülüğü Ölçülen düşey mesafe yüzeyin eğimi ve pürüzlülüğüne bağlıdır. Soldaki iki şekil için, sağ şekilden dönen eko daha geniş olduğundan ölçülen mesafe

Detaylı

Uzaktan algılamada uydu görüntülerine uygulanan işlemler

Uzaktan 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

Detaylı

UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU

UZAKTAN 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

Detaylı

TOPOĞRAFYA Kesitlerin Çıkarılması, Alan Hesapları, Hacim Hesapları

TOPOĞRAFYA Kesitlerin Çıkarılması, Alan Hesapları, Hacim Hesapları TOPOĞRAFYA Kesitlerin Çıkarılması, Alan Hesapları, Hacim Hesapları Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ ÇEVRE MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF 264/270 TOPOĞRAFYA DERSİ NOTLARI http://geomatik.beun.edu.tr/marangoz http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz/marangoz.htm

Detaylı

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Şube Müdürü

KONTROL EDEN Bilal ERKEK Şube Müdürü Sayfa : 1/5 Kurum - KuruluĢ Ġle SözleĢme Yapılması ve YaklaĢık Maliyet Hesabı UçuĢ Planlarının Yapılması UçuĢ Ġzinlerinin Alınması ve UçuĢ Koordinasyonunun Yapılması Görüntü Alım Sistemlerinin Hazırlanması

Detaylı

1999 yılı sonundan itibaren 1/25.000 ölçekli harita üretimi sayısal olarak yapılmaya başlanmıştır.

1999 yılı sonundan itibaren 1/25.000 ölçekli harita üretimi sayısal olarak yapılmaya başlanmıştır. Kartografya Dairesi Başkanlığı Faaliyetleri 1. Fotogrametri Dairesi Başkanlığı tarafından hazırlanan, yurt içi 1/25.000 ölçekli ve yurt dışı 1/50.000 ölçekli sayısal verilerin, kartografik düzenlemeleri

Detaylı

Doğal ve doğal olmayan yapı ve tesisler, özel işaretler, çizgiler, renkler ve şekillerle gösterilmektedir.

Doğal 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

Detaylı

QUICKBIRD PAN-SHARPENED GÖRÜNTÜSÜ ÜZERİNDEN OTOMATİK DETAY ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE UYGUNLUĞUNUN ANALİZİ

QUICKBIRD PAN-SHARPENED GÖRÜNTÜSÜ ÜZERİNDEN OTOMATİK DETAY ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE UYGUNLUĞUNUN ANALİZİ TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı Mart 2005, Ankara QUICKBIRD PAN-SHARPENED GÖRÜNTÜSÜ ÜZERİNDEN OTOMATİK DETAY ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE

Detaylı

Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu

Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu Kültür Varlıklarının Web Otomasyonu SUNUM İÇERİĞİ PROJE GEREKLİLİĞİ PROJE İHTİYAÇLARI SİSTEM TASARIMINA GÖRE TEKNOLOJİK ALT YAPI DÜZENLENEN SİSTEMİN GETİRDİĞİ AVANTAJLAR PROJE GEREKLİLİĞİ Taşınmaz kültür

Detaylı

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Dijital (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

Detaylı