Gübre ve ilaç gibi kimyasal giderlerinin azaltılması, Yüksek miktarda ve kaliteli ürün sağlanması,

Ebat: px
Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "Gübre ve ilaç gibi kimyasal giderlerinin azaltılması, Yüksek miktarda ve kaliteli ürün sağlanması,"

Transkript

1 1 1. GİRİŞ Yerküre gözlemi, tele kayıt veya daha çok uzaktan algılama olarak adlandırılan ve çok hızlı gelişen yeni bir teknoloji olan uzaktan algılama, yer yüzeyinin uzaktan gözlenmesini sağlayan araçlar yardımıyla yeryüzüne ait bilgi elde edilmesinde insanlar için çok değerli ve vazgeçilmez bir araç haline gelmiştir. Uzaktan algılama teknikleri, doğada meydana gelen birçok değişimi zamanında, hızlı ve doğru bir şekilde belirleme imkânı vermektedir. Özellikle arazi kullanım değişimleri, bitki örtüsü, ekim alanı belirleme ve rekolte tahmini, mera, orman, erozyon, toprak, madencilik ve jeoloji gibi konularda çok yoğun bir şekilde kullanılmaktadır. Bu alanlarda kullanılan Uzaktan Algılama, mevcut potansiyelin belirlenmesinde ve haritalanmasında önemli derecede yardımcı olmaktadır. Bazen Uzaktan Algılama teknikleriyle yapılan araştırmalar yalnız başına yeterli olmamaktadır. Bunun yanında bu verilerin diğer yer verileriyle birleştirilerek desteklenmesi gerekmektedir. Günümüzde tarımsal üretim girdilerinin çevreye olan etkileri ve girdi maliyetlerinin azaltılması yönündeki baskılar gelişen teknolojiyle birlikte gittikçe artmaktadır. Bu baskı tarım arazilerinin fiziksel ve coğrafi değişkenlikleri, tekdüze olmayan toprak, ürün ve çevre faktörleri, girdilerin çevreye etkisi ve maliyetlerinin yükselmesi karşısında artan bir yoğunluk göstermektedir. Hassas tarım, girdilerin etkin (gerektiği miktarda) kullanımıyla ekonomikliği sağlamayı ve bu yolla çevreye olan etkilerini azaltmayı öngörmektedir. Bu durum aynı zamanda ürün kalitesinde de tekdüzeliğin sağlanmasına katkıda bulunabilmektedir (Vatandaş vd.,2005). Hassas tarımın hedefleri arasında; Gübre ve ilaç gibi kimyasal giderlerinin azaltılması, Çevre kirliliğinin azaltması, Yüksek miktarda ve kaliteli ürün sağlanması, İşletme ve yetiştiricilik kararları için daha etkin bir bilgi akışının sağlanması, Tarımda kayıt düzeninin oluşturulması sayılabilmektedir. (Vatandaş vd.,2005).

2 Uzaktan Algılama Nedir? Uzaktan algılama sözcüğü fiziksel değinimde bulunmaksızın herhangi bir platformdan ve uzaklıktan yapılan ölçümlerle objeler hakkında bilgi edinme bilim ve sanatı olarak tanımlanır (Lillesand and Kiefer,1987). Bu ölçümler objelerin elektromanyetik alandaki spektrumuna, konumsal ve yıl içinde özelliklerinde meydana gelen değişimlere dayanmaktadır. Uzaktan algılama en kısa biçimde tele kayıt (tele dedection) veya yeryüzü gözlemi (earth observatin) olarak tanımlanabilir. Genel anlamda ise çoğunlukla görüntü (resim) oluşturularak durağan veya hareketli platformlardan uzak mesafelerden yer yüzeyinin gözlenmesinde kullanılan yöntemler, teknikler ve araçların bütününe uzaktan algılama denir (Çullu vd.,2003) Uzaktan Algılamanın Avantajları Uzaktan Algılama araçları Elektromanyetik spektrumun (EMS) gözle görülemeyen bölümünün de görülebilir olmasına olanak sağlar. Uzaktan Algılama, ölçülebilir fiziksel veriler elde edilmesini sağlar (amaçlı gözlemler). Yer yüzeyi ile ilgili niceliksel veriler üretilebildiği gibi niteliksel veriler de üretilebilir. Uzaktan Algılama, konum sınırlarını da içeren tematik bilgiler üretilmesini sağlar, "ne, nerede, ne zaman ve nasıl " gibi konumsal veriler varolan haritaların güncellenmesinde, geliştirilmesinde ve bütünlenmesinde kolaylık sağlar. Uzaktan Algılama, esnektir. Yer yüzeyine ait bilgilerin en doğru yolla araştırılması işlenmesi amacıyla çok sayıda ve farklı sayısal görüntü işlem algoritmaları ve uzaktan algılama teknikleri geliştirilmiştir. Uzaktan Algılama, verileri istenildiği an yeniden üretilebilir, basılmış ya da sayısal olarak kaydedilmiş görüntüler herhangi bir görüntülenebilir, optik mekanik araçlarla veya sayısal görüntü işlem sistemleri ile işlenebilir, bilgilerin ışığında analiz edilerek yorumlanabilir ve Coğrafi Bilgi Sistemleri ile birleştirilebilir.

3 3 Uzaktan Algılama, insan gözüyle kıyaslandığında uzaktan algılama araçları seçim olanakları sunar, böylece objeler farklı uzaklıklardan ve farklı açılardan daha detaylı ve zıt olarak görülmesi sağlanır. Uzaktan Algılamanın, birbirinden farklı özet veri kaydeden unsurları ile bir bölgenin tümü gözlenebilir, bölgenin bileşenlerinin benzerlikleri ve sınırları belirlenebilir ve tanımlanabilir. Uzaktan Algılama, yer yüzeyinin daha seçici olarak incelenmesine olanak tanıyan geleneksel nokta veri örnekleme yöntemlerinin uygulanmasında alana ait bilgi üretilmesini sağlar. Uzaktan Algılama, çok kısa bir sürede geniş bir alanın görüntüsünün kaydına olanak sağlar. Bu görüntünün gerçeği yansıtması ve doğruluğu da uzaktan algılamanın diğer bir avantajıdır. Uzaktan Algılama, dinamik bir yapıya sahiptir. Yer yüzeyine ait işlemlerin ve görünümlerin anlık gözlenmesinde olduğu kadar, meydana gelen değişimlere ait verilerin üretilmesine de olanak tanıdığından uzaktan algılama dinamiktir. Uzaktan Algılama, ulaşılması zor olan bölgelerin de incelenmesine olanak tanır. Uzaktan Algılama, artan ve derinleşen bilgilerimize bağlı olarak görüntülerin analizleri geliştirilebilir, değiştirilebilir bu nedenle uzaktan algılama tekrar edilebilir bilgi kaynağıdır. Ayrıca gözlenen objelere ait görüntüler saklanabilir ve daha sonra elde edilecek yeni görüntüleri ile kıyaslanabilir. Uzaktan Algılama, koşullar ve işlemler arasında ayırım yapılmasına, bunlar arasındaki ilişkilerin anlaşılmasına olanak tanır. Tarımın ve doğanın yönetimi alanında toprağın ve bitkilerin sıcaklığı, nem içerikleri gibi fiziksel koşulların, bitkilerin sağlık durumu, drenci, stresi, yaprakların dağılımı, tekstürü gibi diğer birçok fizyolojik ve patolojik koşullarının incelenmesinde kullanılır. Bunun yanında arazi kullanım dağılımının sınıflandırılması veya araştırılması, belirli bir zaman diliminde arazi örtüsünün belirlenmesi (tarımsal bitkiler, ormanlar doğal bitki örtüsü, insan yerleşimleri, diğer arazi kullanımları, toprak çeşitleri) gibi tematik koşulların incelenmesini, bilgi üretilmesini sağlar. Bitkilerin büyüme

4 4 durumları, verim tahmini, çevrenin korunması ve güvenliği, kurak ve susuzluk çeken, gece donlarından etkilenen alanların belirlenmesi, toprak ve su kirliliği, tuzlulaşma ve alkalileşme gibi arazi yüzeyindeki işlemlerin ve olguların gözlenmesine de olanak tanır. Uzaktan Algılama çoğunlukla yer yüzeyinden yansıyan ya da yayılan elektromanyetik (EM) radyasyonu algılayan araçlarla donatılmış yüksek veya alçak yörüngeli platformlar tarafından gerçekleştirilmektedir (Aksoy A.,2003) Uzaktan Algılamanın Temel Esasları Yer yüzeyindeki objelerin insanlar tarafından görülmesinin esas nedeni, bu objelerden insanların gözüne yansıyan ışıktan dolayıdır. Her bir obje yapısına, şekline ve içeriğine göre ışığı absorbe eder, dağıtır ve bir kısmını da yansıtır. Işığın çok önemli kısmını absorbe eden objeler insan gözü tarafından siyah olarak algılanır. Işığın önemli bir kısmını yansıtan objeler de insan gözüne beyaz görünürler. Mavi, yeşil ve kırmızı dalga boylarındaki ışınların bir kısmı yeryüzü objeleri tarafından kullanılmak için absorbe edilir, geriye kalanı ise yansıtılır. Her bir obje absorbe edecek ışığı seçer ve diğerlerini yansıtır. Örneğin sağlıklı bitkiler mavi ve kırmızı dalga boyundaki ışığı absorbe ederek büyümeleri için kullanılırken, yeşil dalga boyundaki ışığı yansıtırlar. Bu nedenle bitkiler yeşil görünürler. İnsan gözü mavi, yeşil ve kırmızı dalga boylarında yansıtılan ışık dalga boyundan gelen verileri algılayabilmektedir. İnsanların görmesinin tek nedeni ışık kaynağıdır. Geceleri insanların görememelerinin nedeni, objelerden göze ışığın gelmemesidir. Objelerden farklı şekilde yansıyan enerji, göze ulaşıp beyinde görüntüye dönüşmektedir. Bu nedenle insanlar gelen ışığın dalga boyuna göre objelerin rengini şeklini, büyüklüğünü algılarlar. İnsan gözü sadece 0,4-0,7 µm dalga boyunda gelen enerjideki veriyi algılamakta, bunun dışında kalan dalga boylarındaki veriler algılanamamaktadır (Çullu vd.,2003) Uzaktan Algılama Bileşenleri Uzaktan Algılama projesi iki temel aşamadan oluşur. Bunlar "Veri Elde Etme" ve "Veri İşleme" aşamalarıdır.

5 5 Verinin Elde Edilmesi: A. Enerji Kaynağı: Hedefe bir kaynak tarafından enerji gönderilmesi gerekmektedir. Bu kaynak hedefi aydınlatır veya hedefe elektromanyetik enerji gönderir. Optik uydular için enerji kaynağı güneştir, ancak radar uyduları kendi enerji kaynaklarını üzerlerinde taşır ve elektromanyetik enerji üreterek hedefe yollarlar. B. Işınım ve Atmosfer: Enerji, kaynağından çıkarak hedefe yol alırken atmosfer ortamından geçer ve bu yol boyunca bazı etkileşimlere maruz kalır. C. Hedef ile Etkileşim: Atmosfer ortamından geçen elektromanyetik dalga, hedefe ulaştığında hem ışınım hem de hedef özelliklerine bağlı olarak farklı etkileşimler oluşur. D. Enerjinin Algılayıcı Tarafından Kayıt Edilmesi: Algılayıcı hedef tarafından yayılan ve saçılan enerjiyi algılar ve buna ilişkin veri kayıt edilir. E. Verinin İletimi, Alınması ve İşlenmesi: Hedeften toplanan enerji miktarına ait veri algılayıcı tarafından kayıt edildikten sonra, görüntüye dönüştürülmek ve işlenmek üzere bir uydu yer istasyonuna gönderilir. Verinin İşlenmesi: F. Yorumlama ve Analiz: Görüntü görsel, dijital ve elektronik işleme teknikleri ile zenginleştirilir, analiz edilir ve nicel sonuçlar elde edilecek veriye sahip olunur. G. Uygulama: İşlenmiş veriden bilgi çıkarılır, bazı sonuçlara ulaşılır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, başka veri kaynakları ile birleştirilerek kullanılabilir (Şekil 1.1.) (Anonymous,2006).

6 6 Şekil 1.1. Uzaktan Algılama Bileşenleri A-Enerji kaynağı, B- Işınım ve atmosfer, C-Hedef ile Etkileşim, D-Algılayıcı tarafından kayıt, E- Verinin iletimi ve işlenmesi, F- Yorumlama ve analiz, G- Uygulama (Anonymous,2006) 1.5. Uzaktan Algılama Platformları Uzaktan algılamanın tanımında da belirtilmiş olduğu gibi Dünya'yı belirli uzaklıklardan gözlemleyebilmek için gerekli algılama aletlerini taşıyacak araçlara gereksinme vardır. Algılama aletlerini taşıyan bu araçlara Platform denilir. Uzaktan algılamada birçok platformlar bulunur. Platformlar, atmosfer içersinde algılama yapmak için kullanılıyorsa bunlara Hava Platformları (Airborn platforms); eğer uzaydan algılama yapmak için kullanılıyorsa, bunlara da Uzay Platformları (Spaceborn platforms) adı verilir. Ayrıca, yerde kullanılan hareketli, hareketsiz platformlar da bulunur. Daha çok araştırma amaçlı olan bu platformlara Yer Platformları (Ground platforms) denilir (Şekil 1.2.) (Sesören A.,2003). 1-Yer Platformu 2- Hava Platformu 3- Uydu Platformu 4- Uzay Platformu Şekil 1.2. Uzaktan Algılama Platformlarının bazıları (Anonymous,2006)

7 Uzaktan Algılamada Görüntüleme Sistemleri ve Algılama Çeşitleri 1- Pasif Sistemler: Pasif sistemler yeryüzünün doğal yayılım enerjisi veya güneş enerjisinin yansıtımını algılayan optik, ısıl ve mikrodalga algılayıcılardır. 2- Aktif Sistemler: Aktif sistemler kendi enerji kaynaklarını kullanırlar. Hedefe ürettikleri elektromanyetik dalga sinyallerini yollar ve hedeften saçılan enerjiyi algılarlar (Şekil 1.3.)(Anonymous, 2006). Şekil 1.3.Görüntüleme sistemleri 1. Pasif sistem 2. Aktif sistem (Anonymous,2006) Pasif Algılayıcılar doğal kaynaklı elektromanyetik enerjinin yayılımı ve yansıtımını, aktif algılayıcılar ise, yapay bir enerji kaynağı tarafından üretilen enerjinin hedeften saçılımını algılarlar. Her iki grup da tarama yapan veya yapmayan sistemler olmak üzere alt gruplara ayrılmaktadır (Şekil 1.4.)(Anonymous,2006).

8 8 Şekil 1.4. Algılama Tiplerinin Sınıflandırılması (Anonymous,2006) 1.7. Uydu Yörüngeleri ve Tarama Alanı Yörünge: Uydunun izlediği ve tamamladığı dairesel yola yörünge denir. Yörüngeler yüksekliklerine, dönüş yönlerine ve dünyanın dönüşü ile ilişkilerine göre sınıflandırılmaktadır. Aşağıda bazı yörünge çeşitleri hakkında bilgi verilmiş ve tarama alanı tanımlanmıştır. 1- Yer-Sabit Yörünge: Bu tür yörüngelere sahip olan uydular genellikle çok yüksek irtifaya sahiptirler. Bu tür uydular her zaman dünyanın aynı bölgesini görürler. Bu nedenle aynı bölgeyi izleme ve o bölge hakkında sürekli bilgi elde etme imkanı sağlarlar. Meteorolojik ve haberleşme uyduları genellikle bu tür yörüngelere sahip uydulardır. 2- Yakın-Kutupsal Yörünge: Pek çok uzaktan algılama platformu kısa sürede dünyanın pek çok yerini görüntülemeyi sağlayacak yörüngelere oturtulmuştur. Yakın-

9 9 kutupsal yörünge ismi, bu tür uyduların kuzey ve güney kutupları arasında uzanan bir yolu takip etmeleri nedeni ile kullanılmaktadır. 3- Güneş-Eşzamanlı Yörünge: Pek çok yakın kutupsal uzaktan algılama uydusunun yörüngesi aynı zamanda güneş-eşzamanlıdır. Bu sayede, uydu dünyada görüntülediği her bölgeyi aynı yerel saatte görüntüler. 4- Tarama Alanı: Uydu dünya etrafında dönerken, algılayıcı yeryüzeyinin belli bir kısmını taramaktadır. Yörünge boyunca ilerlerken taranan bu bölgeye "tarama alanı" denilmektedir (Şekil 1.5.)(Anonymous,2006). Şekil 1.5.Yörünge çeşitleri ve tarama alanı 1- Yer-Sabit Yörünge, 2- Yakın-Kutupsal Yörünge, 3- GüneşEşzamanlı Yörünge, 4- Tarama Alanı (Anonymous,2006) 1.8. Uzaktan Algılamanın Enerji Kaynakları Enerji kaynağı Dünya için en önemli radyasyon kaynağı güneştir. Güneş enerjisi, elektromanyetik dalgalar halinde sabit ışık hızıyla ( m/s) yeryüzüne ulaşmaktadır. Elektromanyetik radyasyon elektriksel ve manyetik alanların ileri derece etkileşimlerden oluşan ortamlardaki materyallerden veya uzaydan ışık hızında enerji yayınımı olarak tanımlanmaktadır. Elektromanyetik radyasyon (EMR) zaman içinde eşit aralıklarla ortaya çıkan dalgaların oluşturduğu harmonik dalga hareketi olarak tanımlanır.ayrıca foton olarak adlandırılan bireysel parçacıkların bir akımı olarak ta tanımlanabilir (Aksoy A.,2003).

10 Elektromanyetik dalgalar (elektromanyetik waves) Enerjinin bir yerden diğer bir yere aktarımı için değişik yollar vardır. Örneğin: patlamalar ve çarpışmalar sonucunda enerji aktarımı olduğu gibi, dalga hareketleri (Wave motion) tarafından da enerji aktarımı oluşturulur. Dalga hareketiyle enerji aktarımı en iyi şekilde havuz örneğiyle açıklanabilir. Durgun bir havuza bir taş atıldığında su molekülleri olduğu yerde aşağı yukarı doğru sallanırlar ve dalgalar oluştururlar. Fakat su molekülleri olduğu yerde aşağı yukarı doğru sallandıkları için, dalgayla beraber havuzun kenarına doğru hareket etmezler. Yalnızca oluşturulan kırışıklıklar (enerji) taşın atıldığı noktadan dışarıya doğru seri dalgalar halinde hareket eder. Oluşan bir dalgada moleküllerin dalga hareketi yönüne dik açılarla sallanmaları durumunda bu dalgalara transversal dalgalar denir (Şekil 1.6.)(Sesören A.,2003). Şekil 1.6. Elektromanyetik dalgalar (Sesören A.,2003) Bir dalganın tepesi (en yüksek yeri) ile onu takip eden dalganın tepesi arasındaki uzunluğa dalga boyu (wavelength) denir ve (λ) ile gösterilir.dalganın maksimum yüksekliğine amplitüd (genişlik) ismi verilmiştir. Bir saniyede oluşturulan dalga sayısı frekans (frequency) olarak adlandırılır ve (v) ile gösterilir. Örneğin;eğer belirli bir noktadan bir saniyede 3 dalga tepesi geçerse o taktirde dalganın frekansı saniyede 3 ya da 3 Hertz (H) olur (Sesören A.,2003) Elektromanyetik spektrum Elektromanyetik spektrum (EMS) en yalın şekliyle çeşitli dalga boylarındaki radyant enerjiyi içeren ve bu radyant enerjinin, içinde elektromanyetik dalgalar halinde serbestçe hareket ettiği bir ortam olarak tanımlanabilir.

11 11 Elektromanyetik spektrum süreklidir. Ancak çalışmalarda kolaylık sağlanabilmesi için özellikleri göz önüne alınarak belirli bölümlere ayrılmıştır. Bu bölümler arasında kesin bir sınır yoktur (Şekil 1.7.)(Sesören A.,2003). Şekil 1.7. Elektromanyetik Spektrum Diyagramı (Sesören A.,2003). Elektromanyetik spektrumun bölümleri değişik şekillerde anılır. 0,4 µm ile 0,7 µm arası "görünen spektrum"; infrared ve aşağısı genellikle "dalgaboyu" ve 15 µm dalga boyundan ötesi de, dalga boyu yerine, çoğunlukla "frekans"larla anılır (Sesören A.,2003). Bir malzeme için yansıyan, yutulan veya iletilen ışınım miktarları dalga boyuna bağlı olarak değişir. Bu önemli özellik sayesinde farklı nesneleri ya da sınıfları ayırt etmek olanaklıdır. Şekil 1.8. de yeryüzündeki bazı maddelerin spektral yansımaları gösterilmektedir. Çalışmanın amacına göre, bir görüntüde ayırt edilmek istenen maddeler değişecektir. Analistler, daha iyi bir analiz yapmak için, spektral imzalardan yararlanarak kullanılması (Anonymous,2006). gereken spektral bantları belirlemektedirler

12 12 Şekil 1.8. Spektral Yansıma Diyagramı (Anonymous,2006) 1.9. Başlıca Uzaktan Algılama Uyduları ve Özellikleri Landsat İlk uzaktan algılama uydusu olan ve önceleri ERTS (Earth Resources Technology Satellite) olarak bilinen LANDSAT-1, 23 Temmuz 1972 de NASA Amerikan uzay merkezi tarafından uzaydaki yörüngesine oturtulmuştur. LANDSAT-1,2 ve 3 birbirinin benzeri, diğer taraftan LANDSAT-4 ve 5 te birbirinin benzeri özellikler içermektedir. En son uzaya gönderilen LANDSAT -7 ise her iki gruptan da farklı olarak yapılmıştır. Landsat uydusunun yörünge yüksekliği 696 ile 741 metre arasında değişir. Bu durum uydunun düzensiz yörüngesi ve dünyanın şeklinden dolayıdır. En yüksek değerlere güney ve kuzey kutuplarda ve en düşük değerlere ise ekvatorda rastlanır. Ortalama Yükseklik 705 km dir. Landsat 4 ve 5 ekvatorda 98,22 derece eğimle ve yerel saat olarak 9:37 de geçer. Dünya etrafındaki her tur 98,9 dakika sürer ve 16 gün sonra aynı bölge üzerinden geçer. Landsat uydusu görüntü alırken bir referans sistem kullanır. Kutuptan kutba 223 parçadan oluşmakta, numaralandırmalar doğudan batıya doğru 001 den 223 e kadar Path (uçuş yolu) olarak sıralanmaktadır (Şekil 1.9.) (Anonymous,2003a).

13 13 PATH R O W Şekil 1.9. Landsat Uydu Görüntülerinin Path ve Row Sistemi (Anonymous,2003a) Spot 5 İlki 1986 yılında fırlatılan SPOT ailesinin 5'inci uydusu olan SPOT-5, 4 Mayıs 2002 tarihinde fırlatılmıştır, SPOT 5 daha yüksek resolasyonu yanında diğer gelişmiş özellikleri ile kullanıcılarına çok geniş olanaklar sunmaktadır. Yeni geliştirilmiş özelliklerinden başlıcaları şunlardır; Daha yüksek yer resolasyonu: 5 m ve 2,5 m pankromatik (siyah & beyaz) modda. Daha yüksek multispektral resolasyon: 10 metre 3 görünür ve bir yakın kızıl ötesi bantta. Vegetasyon verisi için gerekli olan kısa dalga kızılötesi bantta resolasyon 20m olacaktır. Görüntüleme alan genişliği yani çerçeve büyüklüğü eski Spot uydularında olduğu gibi 60 km olacaktır. Yatay (açılı) görüntüleme yeteneği sayesinde istenilen alanın çekimi en kısa sürede yapılabilecektir. Stereo görüntüleme aynı uçuş sırasında görüntüleme koridoru içinde (along track streo) yapılabilecektir nokta lineer sensor dizilimi, Veri sıkıştırma sistemleri, Yüksek kapasiteli statik hafıza.

14 14 SPOT-5 in spektral band özellikleri daha öncekilerle aynıdır. Yani B1:500590nm, B2: nm, B3: nm, B4 (SWIR): nm. Pankromatik bantta SPOT 1-3 te kullanılan spektral bant ölçeğine geri dönülerek; nm olarak görüntü vermektedir (Anonymous,2003a) İkonos IKONOS ticari Space Imaging Şirketi'nce 24 Eylül 1999 yılında yörüngeye gönderilmiştir. Bu uydu ±85 derece paralel arasında algılama yapabilir. Multispektral ve pankromatik algılama yapan 2 algılayıcıya sahiptir. IKONOS uydusunun topladığı 1 m çözünürlüklü pankromatik (siyah-beyaz) görüntüler birbirinden en az 1m uzaklıktaki ve en az 1 m boyutlarındaki objelerin ayırt edilmesini sağlar. Görüntü doğruluğu ve yorumlanabilirliği bakımından haritalama ve analiz işlemleri için 1m. siyah-beyaz görüntüler ideal niteliktedir. IKONOS eş zamanlı olarak 4 m çözünürlüklü çokbantlı görüntüler de toplamaktadır. 4 m çokbantlı görüntülerin spektral içeriği çok çeşitli analiz ve uygulamalar için üstün nitelikli bir veri sağlar. Space Imaging Avrasya aynı zamanda 1 m siyah/beyaz (pankromatik)verinin detay alansal içeriği ile çok bantlı 4 m görüntü verilerinin renk içeriğini birleştiren 1 m renkli görüntüler de sağlamaktadır. IKONOS görüntüleri Geo, Orthorektifiye ve Stereo ürünler olmak üzere üç temel grup altında sağlanmaktadır. Ayrıca IKONOS görüntülerinden üretilen türev ürünler (örneğin stereo çiftlerden türetilen IKONOS yükseklik modelleri) ve harita ürünleri de mevcuttur (Anonymous,2003b) Quıckbırd 2 QuickBird-2, Digital Globe isimli özel bir A.B.D. şirketi tarafından çalıştırılmaktadır. QuickBird 2 verisinden, pankromatik band için 0,61 m lik (nadir) resolasyonda, multispekral bantlar içinse 2,5 m lik (nadir) resolasyonda görüntüler elde edilmektedir. Standart proses ürünler için, pankromatik band için 0,70m (0,73m - 30 off-nadir) resolasyon ve multispektral bandlar ise 3,0m. ( 2,9m - 30 off-nadir) resolasyon sunmaktadırlar. Proses edilmemiş bu görüntülerde 0,61m resolasyon gibi

15 15 yüksek resolasyonlu verilere sahip olmuş olurlar. QuickBird-2 bir görüntüyü (17 km x 17 km) kabaca 4 saniyelik bir sürede çekmektedir. Ayrıca uydunun bulunduğu alçak yükseklik ve arttırılmış hızı, görüntünün doğruluğu, berraklığı gibi etkenleri eksi yönde etkilememekle beraber alçak yükseklik, jeolokasyon doğruluğu (geolocation accuracy) arttırmaktadır. QuickBird-2, 2003 yılından itibaren stereo görüntü (in-orbit stereo pairs) çekimine de imkan sunmaktadır (Anonymous,2003a) Irs-1C Hint uzaktan algılama uydusu (IRS-1C) 28 Aralık 1995'te Rus mekiği ile başarılı bir şekilde kutupsal yörüngeye oturtulmuştur. Ocak 1996'da ilk görüntüler alınmaya başlanmıştır. Benzeri bir uydu 29 Aralık 1997'de kutupsal yörüngeye başarılı bir şekilde oturtulmuş olup 1997'nin Ekim'inde çalışmaya başlamıştır (Anonymous,2003a). IRS-1C dairesel, güneş uyumlu, kutuplara yakın yörüngede 98,69 derecelik bir eğimle ve 817 km'lik bir yükseklikte yeryüzünü hemen hemen sabit bir ışık altında görüntüleme yapacak şekilde yörüngeye oturtulmuştur. Günde 14 dönüşüm yapmaktadır. Dünya etrafındaki bir dönümü 101,35 dakika sürmektedir. Yeryüzü üzerinde aynı noktadan 24 günde bir geçer. IRS-1C ve 1D'nin birbirinden biraz farklı yörüngeleri vardır (Anonymous,2003c) Bilsat 12 m çözünürlükte pankromatik (siyah - beyaz) ve 26 m çözünürlükte multispektral (kırmızı, yeşil, mavi ve yakın kızıl ötesi bantlarda) iki kameradan fotoğraf çekilerek TÜBİTAK BİLTEN de kurulan yer istasyonu aracılığı ile yere indirilecektir. BİLSAT tan elde edilen görüntüler ile ürün rekoltesi, çevre kirliliği, doğal afetlerin neden olduğu hasarın (Anonymous,2003a). değerlendirilmesi gibi amaçlarla yararlanılabilecektir

16 Aster Aster; 1999 yılında NASA 'ya ait TERRA uydusuna monte edilmiştir. Dünya çevresinde dairesel olarak yer yüzeyinden 705 km uzaklıkta kutuplara yakın bir yörüngede dönmektedir. Yörüngede güneşle eş zamanlı olarak ve yerel saatle sabah saat 10:30 'da yeryüzünden veri toplamaya başlamaktadır. Uydu üzerinde beş ayrı modül bulunur. Yüksek alansal (spatial), tayfsal (spektral) ve radyometrik çözünürlüğe sahip toplam 14 bant spektral aralığa sahiptir. Görüntü büyüklüğü 60 x 60 km'dir (Anonymous,2003a). Çizelge 1.1. Tarımsal amaçlı kullanılan bazı Uydu Görüntüleri ve Özellikleri (Anonymous,2003a) Uydu Görüntülerini n Özellikleri Bant Sayısı Landsat MSS 4 bantlı 7-bit 80x80m 16 gün 185 km Landsat TM-4 ve 5 7 bantlı 8-bit 30x30m (6.bant 120x120m) 16 gün 185 km Landsat 7 ETM+ 8 bantlı 8-bit 30x30 m (6.bant 60x60 m, pankromatik bant 15 m) 16 gün 185 km 8-bit 10x10 m 26 gün 60 km 8-bit 20x20 m 26 gün 60 km 8-bit 5x5 m 70 km 8-bit 25x25 m 141 km Spot PAN Spot XS IRS PAN IRS LISS 1 bantlı 3 bantlı 1 bantlı 4 bantlı Radyometrik Çözünürlük Mekansal Çözünürlük Zamansal Çözünürlük Genişlik (Swath Width) IKONOS PAN 1 bantlı 8-bit 1x1 m Siparişe bağlı min 11x11 km IKONOS XS 4 bantlı 11-bit 4x4 m Siparişe bağlı min 11x11 km

17 Araştırmanın Amacı Dünyada nüfusun artması sonuç olarak doğal kaynakların tahribatını getirmektedir. Şu anda birçok ülkede olduğu gibi, Türkiye nin de kendine yeterli bir tarım potansiyele sahip olduğu görülmektedir. Ancak elde bulunan doğal kaynakların uygun bir şekilde kullanılması ve incelenmesi son derece önemlidir. Hızlı nüfus artışı, kısıtlı doğal kaynaklar ve çevre kirliliği, yeryüzü hakkında hızlı ve doğru bilgiye olan ihtiyacın artmasına neden olmaktadır. Bugün yeryüzünün fiziksel yapısı hakkındaki pek çok bilgi Uzaktan Algılama teknikleri ile elde edilmektedir. Uzaktan Algılama teknikleri ile elde edilen verilere ihtiyaç gittikçe artmaktadır. Bu nedenlerden dolayı Uzaktan Algılama ile elde edilen veriler gelişmekte olan ülkeler için değerli veri kaynaklarıdır. Bu araştırmada Uzaktan Algılama Sistemleri yardımı ile Hassas Tarım Uygulamaları sonucu elde edilen verilerin ve Türkiye de doğal kaynakların dikkate alınarak incelenmesi, analiz edilmesi ve uygun şekilde kayıtların yapılması amaçlanmıştır.

18 18 2. ÖNCEKİ ÇALIŞMALAR DEMİRBÜKEN vd., Yeryüzündeki bütün nesneler güneşten aldıkları enerjiyi yansıtır, soğurur veya geçirir. Yansıyan enerji, atmosferden geçtikten sonra uydularda bulunan farklı dalga boylarındaki dedektörler vasıtasıyla sayısal veri halinde toplanır. Bu veriler, uzaktan algılamadaki uydulardan elde edilen veri setini oluşturur. Yeryüzündeki aynı nesneler, konumundan ve o andaki çevre şartlarından dolayı farklı yansıma değerleri verebilirler. Sonuç üretilmesi için, aynı nesnelerin yansıma değerlerinin bir gruba toplanması gerekmektedir. Sınıflandırma olarak tanımlanan bu aşamada belirli istatistiksel yöntemler kullanılmaktadır. Bu çalışmada söz konusu istatistiksel yöntemler tarım konusunda örnek bir çalışma ile karşılaştırılmış ve öneriler sunulmuştur. METİN vd., Genel anlamda yeryüzünün iki boyutlu sinyal kaydı olan uydu görüntüleri, algılayıcılar tarafından kayıt edilmesi esnasında, dünyanın küreselliği ve kendi ekseni etrafında dönüşü, uydunun yörüngesindeki sapmalar ve diğer bazı etkenlerden dolayı yeryüzündeki gerçek harita koordinatlarında sapma gösterir. Bu sapmanın bazı istatistiksel yöntem yaklaşımları ile düzeltilmesi olarak tanımlanan geometrik düzeltme işlemi; görüntünün haritadaki gerçek koordinatlarına oturtulmasını ve elde edilen verilerin mekansal temelde toplanabilmesini sağlar. Bu çalışmada sunulan uygulama, Lüleburgaz (Kırklareli) bölgesine ait ham uydu görüntüsü üzerinde çeşitli Geometrik düzeltme işlemlerini ve amaca uygun olan en iyi yöntemin araştırılarak görüntünün, harita koordinat sistemine göre yeryüzü üzerindeki gerçek koordinatlarına oturtulmasını kapsamaktadır. DEMİRBÜKEN vd., Tarım alanlarının tahmininde tamsayım yönteminin oldukça pahalı olması ve uzun zaman alması nedeniyle, alan örneklemesine dayalı yöntemler ile uydu görüntüleri kullanılarak tahminler üretilmektedir. Tahmin yapılacak bölgelerde, belli bir örnekleme oranına göre kare şeklinde test alanları (segment) seçilir. Bu alanların büyüklükleri alanın yapısına ve çalışmanın amacına göre değişebilir. Yer çalışmaları deneyimli kişiler tarafından bizzat araziye çıkılarak yapılır ve o alan içinde kalan tarlalar için veriler toplanarak bir veritabanı oluşturulur. Bu bilgiler yardımıyla tüm alanı kaplayan uydu görüntüsü sınıflandırılır. Sınıflandırma ve yer çalışması

19 19 sonuçları kullanılarak regresyon modellemesi yoluyla tüm alan için tek bir tahmin ve ürün bazında sonuçlar üretilebilir. Bu çalışmada ARC/INFO ve ERDAS yazılımları kullanılmıştır. Örnek alan olarak Konya-Karapınar bölgesi seçilmiştir. SEZGİNER ve GEMALMAZ, Yüksek çözümlemeli, düşük spektral özellikli uydu görüntüleriyle yüksek spektral özellikli, düşük çözümlemeli uydu görüntülerinin sayısal birleştirilmesi, görüntülerin zenginleştirilmesinde kullanılmaktadır. Aynı bölgenin farklı zamanlarda, değişik çözümleme ve spektral özelliklere sahip uydu görüntülerinin sayısal birleştirme yöntemleriyle, etkin görsel yorum için detaylandırılmış melez görüntüleri elde edilir. Bu işlemin bir diğer olumlu sonucu da çalışma hızının arttırılması ve işlenen veri hacminin azaltılmasıdır. Bu çalışmada Afyon şehri ve çevresinin 23 Haziran1993 tarihli 28,5 m. çözümlemeli Landsat5 - TM görüntüsü ile 8 Mart 1990 tarihli 10 m. çözümlemeli SPOT Pankromatik görüntüleri kullanılmıştır. Aritmetik toplama (arithmatic additive method) ve Ters IHS dönüşüm (reverse IHS transformation method) yöntemleriyle melez görüntüleri elde edilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. METİN Çalışmasında, çok bandlı ve farklı dönemli uydu görüntülerini kullanarak, tarım alanlarının kontrollü sınıflandırılmasında üç farklı yaklaşım, aynı ön bilgileri (signature) ve çalışma alanını kullanmak koşuluyla denenmiş ve doğruluk analizleri yapılmıştır. Birinci yaklaşımda, 23 Haziran 1993 tarihli Landsat5 TM uydu görüntüsüne kontrollü sınıflandırma işlemi yapılmıştır. İkinci yaklaşımda, 27 Nisan 1993 tarihli üç bandlık Spot XS ve Landsat5 TM görüntülerinin bandları birleştirilerek on bandlık yeni bir veri seti elde edilmiştir. Bu veri setinde, ilk yedi sıraya Landsat5 TM in bandları, sıraya ise Spot XS in Bandları yerleştirilmiştir. Daha sonra, 4. Aya ait üç bandlık Spot XS görüntüsünün 2 ve 3. bandları ve 7. aya ait yedi bandlık Landsat5 TM görüntüsünün ise 2,3,4,5 ve 7. Bandları alınarak toplam yedi bandla sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Son yaklaşımda ise, oluşturulan bu on bandlık veri setine Ana Bileşenler Analizi (Principle Component Analysis) uygulanarak, toplam varyansın %98.93 açıklayan ilk beş ana bileşenle kontrollü sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar değerlendirildiğinde, 7. Aya ait Landsat5 TM görüntüsüne uygulanan sınıflandırma sonucunun Ana Bileşenler Analizi yöntemi ile elde edilen sonuca göre daha iyi olduğu, buna karşın ikinci yaklaşım

20 20 ile elde edilen sonuca göre ise daha kötü olduğunu gözlemiştir. Bununla beraber, sonuçlar arasında büyük farklılıklar olmadığını tespit etmiştir. GÜNAY vd., Türkiye'nin önemli tarım ve turizm merkezlerinden biri olan Gökova Körfezi ve çevresinde yoğun bir endüstriyel-tarımsal gelişme ve buna paralel olarak da hızlı bir nufüs artışı yaşanmaktadır. Söz konusu gelişmelerle birlikte içme, kullanma ve sulama suyu ihtiyacı da artmaktadır. Bölgesel su gereksiniminin karşılanabileceği olası kaynakların belirlenmesi amacıyla Hacettepe Üniversitesi, Uluslararası Karst Su Kaynakları Uygulama ve Araştırma Merkezi (UKAM) tarafından yürütülen üç yıl süreli bölgesel çalışmaları kapsamında, Gökova bölgesini kapsayan Landsat5 - TM (Thematic Mapper) bandları kullanılarak bölgenin çizgisellik haritası hazırlanmış ve sahada kontrol edilmiştir. Bu görüntüler ile beraber sayısallaştırılmış veriler kullanılarak çizgisel unsurlar, düdenler ve formasyonlar içindeki dağılımları ile ilgili olarak istatistiksel veriler elde edilmiştir. Ayrıca Ağustos-1986 ve Haziran-1084 aylarına ait Landsat5 - TM bandları kullanılarak çizgisel unsurlar belirlenmiş ve (thermal infrared-6) ısıl kızılötesi bandı kullanılarak, Gökova körfezi içinde kıyıya yakın olan denizaltı boşalımlarının konumları belirlenmiştir. Uydu görüntülerinden belirlenen olası denizaltı kaynaklarının yerinde kontrol edilmesi amacıyla Nisan 1996 tarihinde bir saha çalışması yapılmıştır. Bu noktalara ulaşılması amacıyla, koordinatları belirlenen noktalar Trimble Pathfinder Plus GPS (Global Positioning System) ünitesine yüklenmiş ve tekne ile bu noktalarda derinlik boyunca çeşitli fiziksel/kimyasal parametreler ölçülmüştür. Bu ölçümler HYDROLAB Çok Parametreli Su Kalitesi Sonda Cihazı (Multiparameter Water Quality Monitoring Instruments) ile yapılmıştır. Bu sonda ile derinliğe bağlı olarak Sıcaklık (0C), İletkenlik EC (µs/cm), ph, TDS (mg/l), Çözünmüş Oksijen (% veya mg/l), Redox Potansiyeli (mv), Bulanıklık (Nessler Bulanıklık Birimi, NTU) parametreleri aynı anda yerinde ölçülmüştür. Varlıkları kanıtlanan denizaltı kaynakları ile denize 627x106 m3/yıl' lık boşalımım olduğu hidrolojik bütçe hesaplamaları ile belirlenmiştir (20m3/s). BOLCA vd., Bu çalışmaları ile, Batı Anadolu Bölgesinde yer alan 2002 yılı pamuk ekili alanları ile pamuk ürün rekoltesi uzaktan algılama tekniği kullanılarak saptanmıştır. Bu amaçla 2002 yılı Mayıs ve Ağustos aylarında alınmış Landsat 7 TM uydu görüntülerinin 453 bant kombinasyonları kullanılmıştır. Genel Uydu görüntü

21 21 işlenmesi uygulamalarından sonra 1/25000 ölçekli altlık haritalarla çakıştırılarak rektifiye edilmiştir. bitkisi, yeşil doku gelişim özelliğine bağlı yansıma değerleri verim özelliği ile ilişkilendirilerek 3 seviyeli verim grubu oluşturulmuştur. Uydu görüntüleri, verim gruplarının sayısal görülme aralıklarına göre eğitimli (Supervised) yöntem ile sınıflandırılmış ve ilçe bazında pamuk ekili alanların yüz ölçümleri ile dağılım alanları saptanmıştır. Arazi çalışmaları ile her grup için dekara verimleri yöre bazında belirlenmiş ve ekili alan değerleri ile çarpılarak ürün rekoltesi saptanmıştır. ESETLİLİ ve KURUCU, Çalışmalarında, pamuk bitki örtüsünün uydu görüntülerinden en doğru biçimde belirlenebilmesine olanak sağlayacak, en uygun kontrollü sınıflandırma (supervised classification) yöntemi belirlenmeye çalışılmıştır. Uzaktan algılama tekniği kullanılarak pamuk ekili alanların belirlenmesi çalışmalarının en önemli aşaması uydu görüntüsünün sınıflandırmasıdır. Araştırma yeri olarak Aydın bölgesi seçilmiştir. ekili alanları belirlemek için Ağustos 2000 tarihinde çekilmiş olan Landsat 7 ETM uydu görüntüsü kullanılmıştır. Uydu görüntülerinin sınıflandırılmaları kontrollü (supervised) ve kontrolsüz (unsupervised) olarak iki şekilde gerçekleştirilir. Bu çalışmada, görüntü işleme yazılımı olarak Image Analyst (Intergraph) kullanılmış ve bu yazılımın içeriğinde bulunan Minimum Distance, Maximium Likelihood, Para-ML, Para-MD, Parallelepiped, N-Image ML kontrollü sınıflandırma yöntemleri toplam 20 adet test alanında uygulanmıştır. Arazi ve laboratuar çalışmaları sonucunda; diğer yöntemlere göre en yüksek doğruluk oranları Para-ML (%97,06) ve Para-MD (%95,8) yöntemleri ile elde edilmiştir. ekili alanların uydu görüntüleri ile belirlenmesi çalışmalarında büyük alanlar için Para-MD sınıflandırma yönteminin en iyi olduğu belirlenmiştir. GÜNEK vd., Coğrafi bilgi sistemleri dünyada hızla gelişen ve yaygınlaşan bir kullanım alanına sahiptir. Ülkemizde de son yıllarda bu sistemin kullanımı artmış ve sistem farklı alanlarda uygulanmaya başlanmıştır. Bu sistemin uzaktan algılama destekli olarak kullanılması ise daha fazla önem kazanmıştır. Bu düşünceden hareketle ve yeni bir örnek olması açısından uzaktan algılama destekli Fırat Üniversitesi Kampus Bilgi Sistemini oluşturmak için 2002 yılında bir alt yapı projesi hazırlanarak FUBAP (Fırat Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri) Yönetim Birimine sunulmuş ve kabul edilmiştir. Projenin amacı Fırat Üniversitesi mevcut tesislerini bilgisayar ortamına aktarmak, tesisleri daha verimli, güvenli, kontrollü kullanabilmek ve her türlü alt yapı

22 22 ve personel bilgilerine hızlı ulaşabilmektir. Ancak bilgilerin güvenli olması her şeyden önce veri tabanını oluşturacak verinin doğruluğuna bağlıdır. Ülkemizde özellikle imar planlarının güncellikten uzak, arşiv verilerinin düzensiz ve dağınık olması nedeniyle güvenli verileri elde etmek için uzaktan algılama tekniği kullanarak yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden faydalanmanın uygun olacağı düşünülmüştür. Bu amaçla çalışmalarında, önce Fırat Üniversitesi kampus sahasını kapsayan 8X8 km boyutlarında tarihli Quickboard görüntüsü temin edilmiş, yine proje kapsamında satın alınmış olan TNT mips programı kullanılarak 1/25000'lik ölçekli topografya haritası, 1/1000'lik imar planları, 1/5000'lik uçuş planları ve uydu görüntüleri koordinatlandırılmış, bu veriler arasında uyumun sağlanması için ise koordinat düzeltilmesi yapılmıştır. Daha sonra görüntü yardımıyla kampus içindeki bina, yol, spor tesisleri, yeşil alanlar vb. bilgiler işlenmiş, bu tabakalardaki nesnelerin öznitelikleri girilerek sorgulamaya hazır duruma getirilmiş ve hizmete sunulmuştur. Ayrıca üniversite akademik ve idari bina birimlerinin kullanımıyla ve personelle ilgili bilgilerin de sağlanmasıyla sistem desteklenmiş ve kullanılır duruma getirilmiştir. KÖSEOĞLU ve GÜNDOĞDU, Birçok ülkede tarım alanlarında, üretim ve çalışma koşullarının iyileştirilmesi ve geliştirilmesi, böylelikle verimin arttırılması, buna bağlı olarak ürün alma sürekliliğinin sağlanması amacıyla arazi toplulaştırma çalışmaları yürütülmektedir. Arazi toplulaştırma projelerinin kısa zamanda hayata geçirilebilmesi, planlama çalışmaları aşamasında gerekli olan verilerin, kısa sürede ve doğru bir biçimde elde edilmesine ve değerlendirilmesine bağlıdır. Bu çalışmada, arazi toplulaştırması çalışmalarının önemli aşamalarından birini oluşturan planlama çalışmalarının yürütülmesinde gereksinim duyulan planlama verilerinin, uzaktan algılama teknikleriyle elde edilebilirliği araştırılmıştır. Çalışma, Bursa-Karacabey İlçesi, Eskisarıbey Yenisarıbey Ortasarıbey ve Sazlıca köylerinde yürütülmüş ve örnek alanı kapsayan tarihli Landsat 5 TM uydu görüntüsü kullanılmıştır. Planlama verilerinin uydu görüntüsü üzerinde belirlenebilmesi için ERDAS Imagine görüntü işleme programında gözle yorumlama, kontrollü sınıflandırma ve kontrolsüz sınıflandırma yöntemleri kullanılmıştır. Çalışma sonucunda, arazi toplulaştırması planlama verisi olarak arazi kullanım durumu, yerleşim yerleri ve sabit tesisler, ana sulama ve drenaj kanalları ile ana yollar uydu görüntüsü üzerinden belirlenebilmiş, buna

23 23 karşın arazi parçalılığı ve parselasyon durumuna ilişkin bilgiler uydu görüntüsü üzerinden belirlenememiştir. ERTEN vd Bu çalışmada, Çanakkale ilçesine bağlı Gelibolu Yarımadası, orman yangını risk haritası oluşturulması için pilot bölge olarak seçilmiştir. 25 Temmuz 1992 tarihinde bölgede yaşanan yangının etkilerinin de analiz edilebilmesi için yangın öncesi ve yangın sonrası Landsat TM uydu görüntüleri kullanılmıştır. Uydu görüntülerine ek olarak, yangın parametrelerinin analizi için topografya, bitki örtüsü ve arazi kullanım bilgileri CBS ortamında birleştirilmiştir ve yangın risk bölgeleri oluşturulmuştur. Elde edilen sonuçlar tablo ve haritalar ile gösterilmiştir. Test bölgesi için oluşturulan risk haritası, tüm Türkiye için oluşturulmalı ve afet durumunda oluşacak etki minimuma indirilmelidir sonucuna varmışlardır. GÜLER ve KARA, Hassas uygulamalı tarım teknolojisi (Precision Agriculture, PA) tarımsal üretimde kullanılan girdilerin çevreye duyarlı bir şekilde düzenlenmesine olanak tanıyan bir yaklaşımdır. Özellikle küresel konum belirleme sisteminin (GPS) gelişmesine paralel olarak çiftçiler, tarımsal üretimde konumsal farklılıkları göz önüne alarak uygulama yapmanın avantajlarını fark etmeye başlamışlardır. Lokal bazdaki bilgilerin kullanılması ile üretime etki eden faktörlerin mevcut durumuna bağlı olarak değişken düzeylerde gübreleme, ilaçlama, sulama, ekim normu vb. uygulama olanağı ortaya çıkmaktadır. PA yaklaşımının uygulanması ile tarımsal faaliyetler dijital ve bilgi çağına uygun hale gelmektedir. Bu çalışmalarında özelikle son yıllarda yapılan çalışmalar göz önünde bulundurularak, PA nın dünyadaki mevcut durumu ve gelişme sürecine genel bir bakış getirilmeye çalışılmıştır. KARAKIŞ vd Çalışmalarında, test alanı olarak, oldukça değişken bir topoğrafyaya sahip olan Zonguldak Metropolitan Alanı seçilmiştir. Öncelikle Zonguldak bölgesini kaplayan yüksek çözünürlüklü Quickbird uydu görüntüsünden birçok farklı sınıfı içeren bir bölge seçilerek segmentlere ayrılmış, görüntü üzerinde bu segmentleri uygun sınıflara atayabilecek fonksiyonlar belirlenmeye çalışılmıştır. Yazılım olarak ecognition v4.0.6 programı kullanılmıştır. Sonuçta görüntü üzerinde ayrıt edilebilen bina ve yol gibi kültürel detaylara ait sınıflar çıkartılmıştır. Ek olarak, sınıflandırma sonuçları, coğrafi bilgi sistemlerine uygunluğunu test edebilmek için

24 24 vektör bilgiye çevrilmiş ve Zonguldak Test Alanı nın mevcut 1/1000 ölçekli fotogrametrik yöntemle üretilmiş sayısal haritalarıyla karşılaştırması yapılmıştır. ŞAHİN vd., Yaptıkları çalışmada, şehir alanında yer alan binaların çıkarımı için yüksek çözünürlüklü KVR-1000 pankromatik uydu görüntüsü kullanılmıştır. Test alanı olarak Zonguldak ın bir bölümü seçilerek, ilk olarak bina sınırları ve yol orta çizgileri elle sayısallaştırılmıştır. Ek olarak aynı bölge için nesne-tabanlı sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Bu bağlamda, elle yapılan sayısallaştırma sonuçları ve fotogrametrik yöntemle üretilmiş olan büyük ölçekli haritalarla karşılaştırılmış ve elle sayısallaştırmanın başarılı olduğu görülmüştür. Büyük ölçekli haritalar karşılaştırmada temel kriter olarak ele alınmıştır. İkinci analiz, nesne-tabanlı sınıflandırma testleri olmuştur. İki metodun da bazı dezavantajları olduğu belirlenmiştir. Elle sayısallaştırma sırasında operatörün bazı problemlere karşı müdahale edebilme yetisini kazanmış olması önemli bir unsur olarak ön plana çıkmıştır. Nesne tabanlı analiz sırasında ise gri değerlerinin analizine ek olarak, farklı fonksiyonların etkin olarak kullanılamadığı belirlenmiştir. Sonuç olarak araştırmalarında şehir alanı içinde farklı niteliklere sahip yapıların sayısallaştırılması, iki yöntemle de ayrı ayrı incelenmiş ve karşılaştırmalı olarak gösterilmeye çalışılmıştır. TOPAN vd Yaptıkları çalışmada, Zonguldak ilinin büyük bir bölümünü kapsayan 5 m. yer piksel büyüklüklü yörünge düzeltmesi getirilmiş IRS-1C pankromatik mono görüntüsünün sağladığı konum doğruluğu değişik yersel verilerle ve matematiksel modellerle incelenmiştir. Değerlendirme aşamasında gerekli olan yer kontrol noktaları (YKN) ve bağımsız denetim noktaları (BDN) 1:25000 ölçekli topoğrafik haritalardan; 1:1000, 1:2000, 1:4000 ve 1:5000 ölçekli haritalardan ve GPS gözlemlerinden oluşan üç ayrı küme olarak ele alınmıştır. Bu YKN-BDN kümeleri, parametrik olmayan üç model (afin, yükseklik düzeltmeli afin ve Dolaysız Doğrusal Transformasyon) ve parametrik modeller (Uydu Yörünge Modellemesi ve rekontrüksiyon geometrisi) kullanılarak incelenmiştir. Kümelerden elde edilen konum doğrulukları karşılaştırıldığında, 1:25000 ölçekli haritaların en düşük, GPS gözlemlerinin ise en yüksek konum doğruluğunu verdiği görülmektedir. GPS den ve büyük ölçekli haritalardan oluşan iki kümenin YKN doğrulukları arasında belirgin bir farklılık yokken, BDN doğruluğunun GPS ölçüleriyle arttığı görülmektedir. Ancak kullanılan tüm değerlendirme yöntemleri ve nokta kümeleri ile alt piksel düzeyinde

25 25 doğruluğa hem YKN ler hem de BDN ler için erişilememiş ve bunun nedenleri üzerinde durulmuştur. Çalışmada IRS-1C/1D görüntüsünün etkin piksel boyutu da irdelenmiş ve 5 m lik yer piksel büyüklüğüne örneklenmesine rağmen görüntünün orijinal piksel büyüklüğü olan 5.8 m lik yer piksel büyüklüğü değerini koruduğu tespit edilmiştir. UZ ve ÇABUK, Çalışmalarında Eskişehir ili kent merkezine ait yeşil alanların coğrafi bilgi ve uzaktan algılama sistemleri ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri ve multispektral uydu verileri ile farklı yöntemler kullanarak saptanabilirliği incelenerek ve bu sistemlerin planlama bilgi sistemi oluşturulmasında kullanılabilirliğini ve avantajlarını ortaya koymaya çalışmışlardır. VATANDAŞ vd Yaptıkları çalışmada, çağımızın gelişen bilgi teknolojilerinin tarımsal üretimle bütünleştirildiği hassas tarım ve bununla ilgili olan teknolojilerin tanıtılması ve uygulama olanaklarının incelemesini yapmışlardır.

26 26 3. MATERYAL VE YÖNTEM 3.1. Materyal Yazılım TNT Mips resim ve vektör verinin entegre biçimde kullanılması konusunda üstün özelliklere sahip bir programdır. Resim ve vektör veriler bir arada rahatlıkla açılabilmekte, resim verilerin üzerinde ilk defa oluşturulan vektör nesne koordinat bilgisini otomatik olarak resim veriden alabilmektedir. Bu özellikler, ekranda sayısallaştırma (heads-up digitizing) yönteminin rahatlıkla gerçekleştirilebilmesini sağlar. Çalışmada kullanılan yazılım Raster + Vector uygulamalarını gerçekleştirebilen TNT MİPS 6,4 versiyonudur (Şekil 3.1.) Şekil 3.1. TNT Mips 6,4 versiyonun kullanımından bir örnek (Anonymous,2003a) Donanım P II Celeron 800 mhz işlemcili standart PC + Ek donanımları kullanılmıştır Uydu görüntüsü Çalışmada Temmuz 2001 Landsat 7 TM ve Ekim 2001 de çekilmiş Landsat 5 TM Uydusuna ait Pan + Multispektral bantları kullanılmıştır. Sayısal verilerin yörünge adresi 172/34 ve 173/34 tür.

27 27 Landsat TM 7 bandta radiometrik veri toplar. Bu bantların spektral oranları ve uygulama alanları Çizelge 3.1. de ki gibidir (Çullu vd.,2003); Çizelge 3.1. Landsat bant özellikleri (Çullu vd.,2003) 1. Band (0,45 0,52 μm) Su yüzeyleri, sahil sularının haritalanması ve toprağın bitkiden ayırt edilmesinde 2. Band (0,52 0,60 μm) Bitkilerdeki canlılığı ölçmede 3. Band (0,63 0,69 μm) Klorofil absorbsiyonu yaptığı için bitki ayrımında. 4. Band (0,76 0,90 μm) 5. Band (1,55 1,75 μm) Biomas içeriğinin belirlenmesinde ve su yüzeylerinin tespit edilmesinde Toprak ve bitkinin nem içeriğinin belirlenmesinde, karın, buluttan ayrılmasında 6. Band (10,40 12,5 μm) Bitki stresi ve toprak neminin belirlenmesinde 7. Band (2,08 2,35 μm) Kaya çeşitlerinin belirlenmesinde ve hidrotermal haritalamada /5000 Ölçekli kadastral pafta 1/5.000'lik paftalar; 1/10.000'lik paftaların 4 eşit parçaya bölünüp harflendirilmesi ile bulunur. Boyutları 1 30' x l 30'dır ve a, b, c, d harfleriyle isimlendirilir, Örneğin "Şanlıurfa-N 41-b Ol-b" gibi. Çalışma alanını kapsayan N41 ve N42 serisi 1/5000 ölçekli kadastral paftalar kullanılmıştır GPS Coğrafi koordinat (Boylam-Enlem-Yükseklik), 6o lik UTM (1/25000 lik) projeksiyon koordinatı (Kuzey, Doğu, Yükseklik, Zone numarası), 3 o lik Gauss-Kruger projeksiyon koordinatı (Kuzey, Doğu, Yükseklik) gibi hafızasındaki 11 koordinat sitemi ve 72 harita datumunun yanı sıra kullanıcı tarafından bir adet harita datumu ve koordinat sistemi tanımlanabilen Magellan GPS 315 modeli 5 15 m hassasiyetli el GPS i kullanılmıştır.

28 Scanner Diğer ifadeyle tarayıcı olarak adlandırılır. Çalışmalarda HP A3 ve A0 model tarayıcı kadastral paftaların dijital ortama aktarılmasında kullanılmıştır (Şekil3.2.) Şekil 3.2. A3 ve A0 model tarayıcı Printer Diğer ifadeyle yazıcı olarak adlandırılır. Çalışmalarda HP model yazıcılarla hazırlanan raporlar çıkarılmış, A3 boyutuna kadar oluşturulan verilerin ve haritaların basımında HP 1220 Ofisjet marka printer kullanılmıştır (Şekil 3.3.). Şekil 3.3. Hp 1200 laserjet ve Hp 1220 Ofisjet

29 Yöntem Tarama sistemleri ile sayısallaştırma Kağıt medyanın tarayıcı / scanner (Algılayıcı) dan geçirilmesidir. Bu yöntemle elde edilen veri raster (resim) formatındadır. Tarama işlemleri kullanılan tarayıcının özelliklerine göre çeşitli dosya formatı ve çözünürlüklerde yapılabilmektedir. Çözünürlük (Ayrım gücü) arttıkça dosya boyutu büyümekte, bununla birlikte raster den elde edilen ayrım gücündeki hassasiyet artmaktadır (Anonymous,2003a) Özellikle köy sınırı ve parsel sınırı bazlı arazi örtüsü tesbit çalışmalarında temel altlık olarak kullanılan 1/5000 ve değişik ölçeklerdeki standart kadastral paftaların A0 tarayıcıdan 300 Dpi çözünürlüğünde *.TİF formatında taranması ve kullanılan yazılıma importlama işleminden sonraki aşama jeoreferanslama işlemidir / ölçekli paftaların jeoreferanslanması Paftaların jeoreferanslanmasında iki farklı jeoreferanslama yöntemi uygulanmıştır. Bu yöntemler referans kullanma veya manual giriş yöntemleridir. 1.yöntem; kadastral paftalar üzerinde, köşe koordinat noktalarına ait ve pafta üzerindeki karelajlara ait koordinat değerleri bulunmaktadır. Girdi nesnesi penceresindeki paftanın üzerinde bulunan köşe koordinat noktaları veya karelaj noktaları, işaret noktası aracı ile işaretlenerek, işaretlenen noktalara ait değerler pafta üzerinden okunarak referans N (yukarıya) E (sağa) değerleri olarak manual olarak girilir (Şekil 3.4.). Karelaj noktası değerleri ve Jeoreferanslama için işaret noktası aracının yerleştirilmesi Şekil /5000 Ölçekli paftanın jeoreferanslanması.

30 30 2.yöntem; girdi nesnesi penceresindeki paftanın üzerinde bulunan köşe koordinat noktaları veya karelaj noktaları, kullanılan yazılımın işaret noktası aracı ile işaretlenerek, referans olarak kullanacağınız nesneyi (karelajlı pafta indeksi) referans penceresinde açmak ve referans penceresindeki veri üzerinde girdi nesnesine ait köşe kesişim noktasını (pafta indeksi üzerinden) veya karelaj noktasını işaret noktası aracı ile hassas bir şekilde işaretleyerek onaylamaktır. Referans penceresinde hassaslaştırma işlemi için nokta veya eleman yakalama seçenekleri kullanılan programlarda mevcut ise çok faydalı olacaktır. Böylece girdi nesnesi, referans nesnesinden işaretlediğiniz noktalara karşılık gelen koordinat değerlerini otomatik olarak alacaktır. Jeoreferanslamada 2.yöntemin kullanılması çalışmaların daha hızlı ilerlemesini ve çabuklaştırılmasını sağlamaktadır (Şekil 3.5.). Şekil 3.5. Pafta indeksi noktalarının referansından, paftaya jeoreferanslama işlemi Paftalara ait köşe koordinat değerleri pafta üzerine yazılmamış ise bu koordinat değerlerini otomatik olarak üreten programlardan faydalanmak mümkündür. Bu tip programları kullanırken dikkat edilmesi gereken koordinat değeri üretilecek paftalara ait projeksiyon değerlerinin bilinmesi ve doğru olarak girilmesidir. Jeoreferanslama işleminde program tarafından üretilen koordinat değerlerinin referans N (yukarıya) E (sağa) değerleri olarak manuel olarak girilir. Şekil 3.6. da URFA N 41-a 12-d paftasına

31 31 ait X1, Y1 koordinatlarının otomatik koordinat noktası üreten programdan (Şekil 3.7.) alınarak referans penceresine manuel olarak girilmesi gösterilmiştir. Şekil 3.6. Manuel referans değerlerinin girildiği pencere örneği Şekil 3.7.Otomatik pafta köşe koordinatı üreten program pencere görüntüsü Kadastral paftaların sayısallaştırılması Sayısallaştırmada; geometrik düzeltmeye tabi tutulmuş harita, pafta ve uydu görüntüleri, referans resim (raster) olarak kullanılarak Manuel sayısallaştırma; Grafik, CAD veya Coğrafi Bilgi Sistemi programlarında referans raster verinin üzerinde oluşturulan, grafik katmanda, ekrana bakarak fare yardımıyla, şekillerin üzerinden

32 32 geçirilerek yapılır. İşlem, harita ve pafta üzerindeki parsel sınır çizgileri, köy sınır çizgileri, eş yükselti eğrileri, toprak sınıf sınır çizgileri, orman sınır çizgileri, akarsu ve göl kıyı çizgileri, yollar vb.lerinin üzerinden fare yardımıyla, vektör araçları ile (çizgi, poligon, nokta, öznitelik etiketi vb.) geçilmesi şeklinde yapılmakta olup, elde edilen mekansal veri vektör verisi olarak tanımlanmaktadır. Günümüzde en çok kullanılan hızlı ve hassas sayısallaştırma yöntemi budur. Sayısallaştırma esnasında; Sayısallaştırmada kullanılacak verilerin en güncel altlıklar olmasına, şartlar dâhilinde özen gösterilmiştir. Sayısallaştırmada referans olarak kullanılan resimler geometrik rektifikasyondan geçirilmiştir. İşlem sırasında belirli bir çalışma ölçeğinin seçilmesi gerekir. Bu aynı operatör veya farklı operatörlerin sayısallaştırmada raster veri üzerinden çizimleri yaparken birbirlerine yakın kabul edilebilir sayısallaştırma hataları yapmalarını sağlar. 1/5000 ölçekli paftalar için sayısallaştırma ölçeği 1/1500 olarak alınmıştır. Sayısallaştırma sırasında takip edilen düz çizgiler üzerinde gereğinden fazla ara nokta eklenmemesine dikkat edilmiştir. Sayısallaştırma sırasında çizgilerin kesiştiği noktalarda, küçük adacıkların ve topolojik hatalı çizgilerin oluşmamasına dikkat edilmiştir. Sayısallaştırma sırasında ikiz çizgi çiziminden kaçınılarak, parsel çizimlerinde alan kapanmalarına dikkat edilip, sayısallaştırma sonucu grafik katmanda oluşan bütün vektörel veriler vektör veritabanına bağlanmıştır. Sayısallaştırma sırasında referans resim üzerindeki parsel kesişim yerleri, belirgin olmayan çizgiler, okunamayan öznitelik bilgileri vb. verilere kesinlik kazandırılmadan işlem yapılmamıştır. Hatalı yapılan sayısallaştırma çalışmaları çok ciddi sorunlara sebep olabilir. Pafta veya harita sayısallaştırılırken referans resim üzerindeki sayısallaştırma güzergâhında belirli bir yön izlenmelidir. Kişilerin isteklerine bağlı olarak değişmekle birlikte sol üst köşeden başlayarak saat istikameti yönündeki güzergâhlar sıkça kullanılanıdır. Parsel bazlı sayısallaştırmalarda değişik köylere ait parsellerin birbirine karışmasını engellemek amacıyla öncelikli olarak köy sınır çizgileri sayısallaştırılmıştır.

33 33 Parsel sayısallaştırma sonrası oluşturulan sayısal yaklaşık değerler (vektörel poligon değerleri), kadastro ve tapu kayıtları ile karşılaştırılarak, alan kontrolleri yapılmış, oluşabilecek farklılıkların sebepleri tespit edilerek, operatör kaynaklı hataların önüne geçilmesi sağlanmıştır. Sayısallaştırma işlemi tek bir grafik katmanda yapılabileceği gibi, farklı grafik katmanlarda da yapılabilir. Örneğin bir ile ait ilçe sınırları, köy sınırları aynı grafik katmanda olabileceği gibi, farklı ilçelere ait köy sınırları ayrı grafik katmanlarda çizilebilir. Tümleşik verilerde farklı gruplara ait vektör veri elemanlarının birbirleriyle karışmaması için, daha önceden standartlara göre belirlenmiş stil nesnelerine ayrı ayrı bağlanmaları ve oluşacak veride standart bir yapının oluşması sağlanmalıdır. Aksi takdirde, mekansal sorgulamalar sırasında hata ve karışıklıklar çıkabilir. Bu tür karışıklıkları önlemek için, standartlara uygun veri üretimi yapılmalı, datalar üretilirken, tümden gelim değil tüme varım tekniğinin kullanılması önerilebilir. Çalışmada tüme varım tekniği kullanılarak sayısallaştırma yapılmıştır (Şekil Şekil 3.9.). 1- Sayısallaştırma işlemi başlamış 2-Sayısallaştırma işlemi devam eden 3-Sayısallaştırma işlemi biten Şekil 3.8. Grafik katmanda sayısallaştırma işlemine başlanmış ve devam etmekte olan ve sayısallaştırması biten çalışma (Anonymous,2001).

34 34 Şekil /5000 ölçekli paftadan sayısallaştırma ile elde edilmiş Parsel sınırı vektörü (N 41-d 01-a) (Anonymous,2001). Sayısallaştırma çalışmalarında Ö=1/5000 Kadastral paftalardan parsel sınırı bazında yapılmıştır. Parsel poligonlarına İlçe, Köy, Ada ve Parsel no yu belirten 10 haneli Unique değerler verilerek veritabanı oluşturulmuştur. Çalışmada sayısallaştırması yapılan Akçamescit köyünün örnek bir parselinin Unique değer açılımı 08=Merkez Kodu, 009=Köy Kodu, 101=Ada Kodu, 01=Parsel kodu şeklindedir (Şekil 3.10.)

35 35 Şekil 3.10 Akçamescit Köyü Veritabanı (Unique Değerler) Sayısal görüntü işleme (İmage Processing) Sayısal görüntü iki boyutlu bir sayı dizisidir. Her sayı, her elementteki dizinin parlaklığını temsil etmektedir. Yeryüzü objelerinin yansıttığı ışığın her bir parlaklığı piksel (resim elementi) olarak tanımlanmaktadır (Şekil 3.11.). Şekil Gerçek Verinin Sayısal Veri Halindeki Görünümü.

36 36 Sayısal görüntü, geniş miktarda çok farklı sayıdaki verileri düzenli sıralar halinde içerir. Piksel olarak tanımladığımız bu düzenli sıraların arasında değişen yansıma seviyeleri vardır Veri getirme Veri getirme (import) işlemi, raster değerlerin, vektör koordinat ve veri tabanlarının orijinal formatından diğer sistemin okuyabileceği yapıya çözülmesi işlemini içerir. TNT Mips 6,4 versiyonu tüm verilerini *.RVC formatında import eder Sayısal görüntü işleme teknikleri Sayısal görüntü işleme tekniklerinden Görüntünün düzeltilmesi metodu kullanılmıştır Görüntü düzeltme Görüntü düzeltmenin amacı, yer şekli ve rotasından dolayı uydu algılayıcılarının görüntü algılarken yaptıkları hataları düzeltmektir. Böylelikle görüntünün analizleri ve yorumlanması için daha doğru hale getirilir. Bu düzeltmeler geometrik ve radyometrik olarak ikiye ayrılır Geometrik düzeltme Uydu görüntüleri radyometrik düzeltmesi yapılarak satışa sunulmaktadır. Radyometrik düzeltmeleri takip eden aşama geometrik düzeltmedir. Uydu görüntüsü hem sistematik, hem de sistematik olmayan geometrik hatalar içerir. Bu hataların bir kısmı uydu platformu ve sensörle ilgili bilinen parametrelere dayanarak düzeltilir, bir kısmı da belli miktarda yer kontrol noktasının yardımı olmadan düzeltilemeyecek türden hatalardır. Yer Kontrol Noktası, görüntü ya da raster veriyi tanımlanan projeksiyon veya koordinat sisteminde doğru biçimde konumlandırmaya yarayan noktalardır. Yer kontrol noktası sayesinde satır/sütun değerleri koordinat değerlerine eşlenir.

37 37 Şekil deki görüntüde ve topoğrafik haritada eş nokta sayısı fazla olmadığından eş olan hemen her nokta yer kontrol noktası olarak alınmıştır. Noktaların görüntü üzerinde mümkün olduğunca eşit dağılması sağlanmaya çalışılmıştır. Kontrol noktaları görüntünün kimi yerinde yoğun kimi yerinde seyrek olmamalıdır. Buna göre birbirine çok yakın noktalardan yalnızca biri alınmıştır ve eş noktalar bulmanın zorlaştığı alanlar nokta bulmak üzere dikkatle incelenmiştir. Ancak eş noktalar bulmanın çok zorlaştığı özellikle dağlık alanlarda zorunlu olarak görüntünün geneline göre daha az yer kontrol noktası bulunmaktadır. Şekil deki uydu görüntüsü için yaklaşık 40 adet yer kontrol noktası (Şekil 3.12) kullanılmıştır. Şekil 3.12.Referans nesnesi ve girdi nesnesine işaret noktası aracının yerleştirilmesi Şekil Jeoreferanslanması yapılan uydu görüntüsü ve üzerindeki yer kontrol noktaları

38 Uzaktan algılama teknikleri ile arazi örtüsü analizi çalışmaları Bitkisel ürün ekiliş ve rekolte tespiti yapılacak alanlarda sayısallaştırma işlemleri yapıldıktan sonra veritabanı oluşturulur ve uydu resmi ile sayısallaştırılmış alan bilgisayar ortamında çakıştırılarak analiz gerçekleştirilir. Çalışmada Kontrollü-Eğitimli Sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. Bitki ürün deseni tespiti için gerekli, en uygun fenolojik döneme ait, farklı tarihlerdeki (Temmuz 2001 ve Ekim 2001) iki adet uydu resmi temin edilerek koordinatlandırma işlemleri yapılmıştır. Bu işlemle, sayısallaştırılmış veriler uydu resmi ile aynı koordinat sisteminde birebir çakıştırılmış olmaktadır m hassasiyetli Magellan 315 GPS cihazı ile arazide yer kontrol noktaları alınmıştır (Şekil 3.14.) (Anonymous,2001). Şekil GPS cihazı ile arazide koordinatları alınan noktaların (kırmızı noktalar), Vektör verinin Landsat 5 Uydu Görüntüsü üzerine çakıştırılması (Anonymous,2001).

39 39 4. ARAŞTIRMA SONUÇLARI ve TARTIŞMA Araştırmada yeterli detayda veri alınmak istendiğinden, band çakıştırması işlemi yapılmış (Şekil 4.1.), uydu görüntülerinde band kombinasyonu kullanılmıştır. (Şekil 4.2.). 3 BAND 1 PİKSEL Şekil 4.1. Birden Çok Bandın Çakıştırılması Landsat 7 TM ; Temmuz 2001 Landsat 5 TM ; Ekim 2001 Şekil bant Çakıştırması Yapılan Şanlıurfa Harran Ovasından bir görüntü Çalışmada kullanılan Kontrollü-Eğitimli Sınıflandırma, çalışma alanının arazi örtüsü ve arazi kullanımı hakkında verilen ön bilgileri kullanarak sınıflandırma için gerekli istatistiki temeli oluşturur ve sınıflandırmayı bu temel üzerine kurar. Bitkiler güneşten aldıkları enerjiyi, soğurur, dağıtır veya yansıtır. Bu durum bitkinin özelliğine ve gelen ışığın dalga boyuna göre değişir. Görünür dalga boylarındaki ışığın bitkiler tarafından soğurulması ve kırmızı ötesindeki ışığın önemli derecede yansıtılması, diğer objelerden ayrılması için belirgin bir özelliktir (Şekil 4.3.).

40 40 Çalışmada pamuk bitkisinin yansıma değerleri incelenmiş (Şekil 4.4.), eğitimlikontrollü sınıflandırma bu spektral yansıma değerleri ve GPS cihazı ile alınan kontrol noktalarına göre eğitim seti hazırlanarak yapılmıştır , 40 0, 60 0, 80 1, 00 1, 20 1, 60 1, 80 2, 00 2, 20 2, 40 2, 60 % YANSIMA SPEKTRAL YANSIMA DALGA BOYU (µm) Şekil 4.3. Sağlıklı bir yeşil bitkiden spektral yansıma (Aksoy A.,2003). % Yansima Turunçgil Domates Sorgum Dalga boyu (µm) Şekil 4.4. Bitkilerin morfolojik özelliklerine ait yansıma farklılıkları (Dinç U. vd.,2001) Eğitim setinin oluşturulmasında kullanılan örnek pikseller, her bir tematik sınıf için, o sınıfı iyi temsil eden homojen alanlardan manuel olarak toplanmak suretiyle

41 41 oluşturmuştur. Magellan 315 GPS ile alınan veriler ve sınıflandırma için gereken istatistikî bilgiler (ortalama, standart sapma, kovaryans matrisi vb.) öncelikle bu örnek setler için oluşturulmuş, daha sonra görüntüdeki tüm pikseller istatistikî olarak incelenerek ve her bir piksel kendisine en yakın istatistikî özellikleri gösteren eğitim setinin temsil ettiği sınıfa atanmıştır. Tüm çalışmalarda pamuğun spektral yansıma değerlerini belirleyecek özellikte kontrol noktaları alınmış ve bu kontrol noktaları köy çalışmalarında referans olarak kullanılmıştır (Çizelge 4.1.) (Anonymous,2001). Çizelge 4.1. GPS cihazı ile toplanmış eğitim seti verisi (Anonymous,2001) Sağa değer Yukarı değer Tespit edilen durum (Sınıflar) Özel durum - notlar , ,603 İyi gelişmiş , ,602 İyi gelişmiş , ,386 İyi gelişmiş , ,794 İyi gelişmiş , ,691 İyi gelişmiş , ,220 Yonca , ,220 Mısır , ,191 Bos Arpa-Buğday anızı , ,767 İyi gelişmiş , ,080 İyi gelişmiş , ,509 Bos Sürülü tarla , ,846 Soya , ,150 Bos Sürülü tarla , ,895 İyi gelişmiş , ,970 İyi gelişmiş , ,587 Mısır , ,504 Yabancı ot mücadelesi iyi yapılmamış , ,764 Yabancı ot mücadelesi iyi yapılmamış , ,412 Yerleşim yeri , ,413 Yabancı ot mücadelesi iyi yapılmamış , ,733 Bos Sürülü tarla , ,287 Meyve bahçesi Nokta Sıra No

42 42 Çizelge 4.1. deki veriler 2001 yılında Şanlıurfa ilindeki Kütlü Primi ödemeleri için parsel sınırı bazında yapılan pamuk ekim alanlarının Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Uzaktan Algılama ile tespitinde Eğitimli Sınıflandırma metodunu gerçekleştirmek amacıyla eğitim seti oluşturmada kullanılmak üzere 5 15 m hassasiyetli GPS cihazı ile arazide koordinatları alınan noktalardan alınmış olup, bu ölçüm değerleri temsil ettikleri yerleşim yeri, pamuk ekili, soya ekili vb. yerlerin sınırlarından her yönde en az 100 m civarında içeride kalacak şekilde belirlenmiştir. Sınıflandırma öncesinde, sonrasında veya sınıflandırma sürecinde analiz edilerek otomatik sınıflandırmanın sonucunu üzerine etkisi incelenmiştir. Eğitimli sınıflandırma sonucunda başarılı bir tematik veriye ulaşılabilmesi için, sınıfların belirlenmesi ve her sınıfa ait eğitim setlerinin oluşturulması için GPS ile yer kontrol noktalarından alınan veriler ile öncelikle sınıflandırma şeması oluşturulmuştur (Şekil 4.5.). Şekil 4.5. Eğitimli-Kontrollü Sınıflandırma çalışması Bu esaslara göre yapılan eğitimli-kontrollü sınıflandırma sonucu oluşan görüntüde yeşil renklerle tanımlanan alanlar pamuk ekim alanları olarak belirlenmiştir (Şekil 4.6.).

43 43 Şekil 4.6. Vektör veri, Koordinatlandırılmış ve Sınıflandırılmış uydu görüntüsü (Anonymous,2001) Yapılan çalışmada kullanılan uydu görüntüsü ve örnek çalışma alanı olan Akçamescit köyü için hazırlanan vektörler çakıştırıldığında elde edilen görüntü Şekil 4.7. deki gibidir. Şekil 4.7. Akçamescit köyü uydu görüntüsü ve vektör çakıştırması

44 44 Yapılan eğitimli-kontrollü sınıflandırma sonucu oluşan Akçamescit köyüne ait Şekil 4.8. deki görüntüde mavi renklerle tanımlanan alanlar pamuk ekim alanları olarak belirlenmiştir. Şekil 4.8. Sınıflandırma analizi yapıldıktan sonraki görüntü Sonuç olarak; spektral yansıma değerlerine göre pamuk bitkisinin araştırma yapılan bölgede fenolojik olarak belirlenmesi için temin edilen Temmuz 2001 tarihli Landsat 7 TM ve Ekim 2001 tarihli Landsat 5 TM uydu görüntülerinin band kombinasyonları kullanılmıştır. Spektral yansıma değerlerinin kontrolü amaçlı yer kontrol noktaları 5 15 m hassasiyetli Magellan 315 modeli GPS ile alınmış, çalışma bölgesinde yapılan örnekleme metodu ile Eğitimli-Kontrollü sınıflandırma analizi yapılarak belirlenmesi istenen bitki türüne renk tanımlamaları girilerek belirlenmiştir.

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

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

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

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

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA

FOTOYORUMLAMA 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:

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

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

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

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

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

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

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

Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?

Elektromanyetik 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

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

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

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

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

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

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

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

ULUSAL COĞRAFİ BILGİ SISTEMLERİ KONGRESİ 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

ULUSAL 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

Detaylı

YHEY2008 DOĞADA YÖN BULMA. Yrd. Doç. Dr. Uzay KARAHALİL

YHEY2008 DOĞADA YÖN BULMA. Yrd. Doç. Dr. Uzay KARAHALİL YHEY2008 DOĞADA YÖN BULMA Yrd. Doç. Dr. Uzay KARAHALİL Sunum Akışı Uydu Görüntüleri UYDULAR NASIL ÇALIŞIR? Algılayıcılar Yansıyan Işın Gelen Işın Emilen Işın Geçirilen Işın Pankromatik Görüntü Elektromanyetik

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

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

EROZYONUN KANTİTATİF OLARAK BELİRLENMESİ. Dr. Şenay ÖZDEN Prof.Dr. Nuri MUNSUZ

EROZYONUN KANTİTATİF OLARAK BELİRLENMESİ. Dr. Şenay ÖZDEN Prof.Dr. Nuri MUNSUZ EROZYONUN KANTİTATİF OLARAK BELİRLENMESİ Dr. Şenay ÖZDEN Prof.Dr. Nuri MUNSUZ Havza koruma projelerinde erozyonun azaltılması ile sediment problemlerinin ıslahı, temel amaçları oluşturmaktadır. Bunun için

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

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

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

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA TAŞINMAZ GELİŞTİRME TEZSİZ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA Yrd.Doç.Dr. Aziz ŞiŞMAN 1 ÜNITE: 1 CBS DE VERI TEMINI Yrd.Doç.Dr. Aziz ŞiŞMAN İçindekiler 4.1. CBS DE VERİ TEMİNİ...

Detaylı

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım Data Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN 1 Veri toplama -Yersel Yöntemler Optik kamera ve lazer tarayıcılı ölçme robotu Kameradan gerçek zamanlı veri Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN

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

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

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

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2

Sevim 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

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

Uzaktan Algılama ve Teknolojik Gelişmeler

Uzaktan 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

Detaylı

JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI

JDF821 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

Detaylı

Aksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü

Aksaray 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

Detaylı

NDEN BELİRLENEBİLME LME POTANSİYELİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN

NDEN 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

Detaylı

KÖY HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ TOPRAK VE SU KAYNAKLARI ULUSAL BİLGİ MERKEZİ. Doç.Dr. D.Murat ÖZDEN Ziraat Yüksek Mühendisi

KÖY HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ TOPRAK VE SU KAYNAKLARI ULUSAL BİLGİ MERKEZİ. Doç.Dr. D.Murat ÖZDEN Ziraat Yüksek Mühendisi KÖY HİZMETLERİ GENEL MÜDÜRLÜĞÜ TOPRAK VE SU KAYNAKLARI ULUSAL BİLGİ MERKEZİ Doç.Dr. D.Murat ÖZDEN Ziraat Yüksek Mühendisi 1.Giriş Ulusal düzeyde belirlenen görev, sorumluluk ve yetki çerçevesinde, kurumlar

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

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

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

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi

TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi TARBİL Kapsamında Uydu ve Yersel Veri Tespit, Kayıtçı İşlem Yönetim Sistemi Geliştirilmesi Kurum Adı : İstanbul Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Proje Durumu : Tamamlandı. Projenin

Detaylı

Haritası yapılan bölge (dilim) Orta meridyen λ. Kuzey Kutbu. Güney Kutbu. Transversal silindir (projeksiyon yüzeyi) Yerin dönme ekseni

Haritası yapılan bölge (dilim) Orta meridyen λ. Kuzey Kutbu. Güney Kutbu. Transversal silindir (projeksiyon yüzeyi) Yerin dönme ekseni 1205321/1206321 Türkiye de Topografik Harita Yapımı Ölçek Büyük Ölçekli Haritalar 1:1000,1:5000 2005 tarihli BÖHHBYY ne göre değişik kamu kurumlarınca üretilirler. Datum: GRS80 Projeksiyon: Transverse

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

Kuzey Kutbu. Yerin dönme ekseni

Kuzey Kutbu. Yerin dönme ekseni 1205321/1206321 Türkiye de Topoğrafik Harita Yapımı Ölçek Büyük Ölçekli Haritalar 1:1000,1:5000 2005 tarihli BÖHHBYY ne göre değişik kamu kurumlarınca üretilirler. Datum: GRS80 Projeksiyon: Transverse

Detaylı

Arazi örtüsü değişiminin etkileri

Arazi 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

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

Prof.Dr. Mehmet MISIR ORMANCILIKTA UZAKTAN ALGILAMA. ( Güz Yarıyılı)

Prof.Dr. Mehmet MISIR ORMANCILIKTA UZAKTAN ALGILAMA. ( Güz Yarıyılı) Prof.Dr. Mehmet MISIR ORMANCILIKTA UZAKTAN ALGILAMA (2017-2018 Güz Yarıyılı) Ders İçeriği Uzaktan Algılamanın Tanımı ve Tarihsel Gelişimi Uzaktan Algılamada Temel Kavramlar Uzaktan Algılama Sistemleri

Detaylı

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK ecolak@ktu.edu.tr Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon www.gislab.ktu.edu.tr Pilot Bölge Uygulaması Altyapı bilgi sistemlerine altlık olacak

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

TARIM VE KÖYİŞLERİ BAKANLIĞINDA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEM TARIMSAL ÜRETİMİ GELİŞTİRME GENEL MÜDÜRLÜĞÜNDE TAMAMLANMIŞ VEYA MEVCUT OLAN ÇALIŞMALAR

TARIM VE KÖYİŞLERİ BAKANLIĞINDA COĞRAFİ BİLGİ SİSTEM TARIMSAL ÜRETİMİ GELİŞTİRME GENEL MÜDÜRLÜĞÜNDE TAMAMLANMIŞ VEYA MEVCUT OLAN ÇALIŞMALAR TUCBS TARIM VE KÖYİŞLERİ BAKANLIĞINDA TÜGEM TAGEM TRGM KKGM COĞRAFİ BİLGİ SİSTEM ANKARA 2010 1 TARIMSAL ÜRETİMİ GELİŞTİRME GENEL MÜDÜRLÜĞÜNDE TAMAMLANMIŞ VEYA MEVCUT OLAN ÇALIŞMALAR 1-1/25 000 Ölçekli

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

Türkiye 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 Türkiye de Havza Su Bütçesi Hesaplamalarında Uzaktan Algılama ve Evapotranspirasyon Haritalama Tekniklerinin Kullanılma Olanakları Eyüp Selim Köksal Ersoy Yıldırım Türkiye Su Bütçesinin Belirlenmesi Çalıştayı

Detaylı

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Uzaktan 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:

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

TOPOĞRAFYA Temel Ödevler / Poligonasyon

TOPOĞRAFYA Temel Ödevler / Poligonasyon TOPOĞRAFYA Temel Ödevler / Poligonasyon 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

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twiter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 4 Gün 24 Saat Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Genel

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

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

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

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

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

TÜRKİYE 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

Detaylı

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1 BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1 KISIM 1 ERDAS IMAGINE VIEWER KULLANIMI KISIM1: IMAGINE VIEWER 2 GİRİŞ TERMİNOLOJİ GÖRÜNTÜ NEDİR? UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİN GÖRÜNÜŞÜ GEOMETRİK DÜZELTME

Detaylı

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Koordinat sistemleri. Kartezyen koordinat sistemi

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Koordinat sistemleri. Kartezyen koordinat sistemi Koordinat sistemleri Coğrafik objelerin haritaya aktarılması, objelerin detaylarına ait koordinatların düzleme aktarılması ile oluşur. Koordinat sistemleri kendi içlerinde kartezyen koordinat sistemi,

Detaylı

TEMEL HARİTACILIK BİLGİLERİ. Erkan GÜLER Haziran 2018

TEMEL 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

Detaylı

CORINE LAND COVER PROJECT

CORINE LAND COVER PROJECT CORINE LAND COVER PROJECT Coordination of Information on the Environment ÇEVRESEL VERİLERİN KOORDİNASYONU ARAZİ KULLANIM PROJESİ Arazi İzleme Sistemi T.C ÇEVRE VE ORMAN BAKANLIĞI BİLGİ İŞLEM DAİRE BAŞKANLIĞI

Detaylı

JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2

JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2 JDF821 UZAKTAN ALGILAMA GÖRÜNTÜLERİNDEN DETAY ÇIKARIMI Sunu2 Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI http://jeodezi.beun.edu.tr/marangoz 2012-2013 Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Detaylı

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ YÜKSEK LİSANS TEZİ Ejder YÜCEL CEYHAN İLÇESİ BAĞ ALANLARININ UZAKTAN ALGILAMA SİSTEMLERİ KULLANILARAK SAPTANMASI VE ÜZÜM ÇEŞİTLERİNİN FENOLOJİK VE POMOLOJİK

Detaylı

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Bilgisayarla Fotogrametrik Görme Dijital Görüntü ve Özellikleri Yrd. Doç. Dr. Mustafa DİHKAN 1 Dijital görüntü ve özellikleri Siyah-beyaz resimler için değer elemanları 0-255 arasındadır. 256 farklı durum

Detaylı

GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları

GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları GPS ile Hassas Tarım Uygulamaları Hassas tarım değişken oranlar ilkesiyle gerekeni, gerektiği yere, gerektiği zaman, gerektiği kadar kullanımı temel almış olan bir teknoloji olduğu için, konumsal bilgi

Detaylı

Arazi Kullanımı Veri Kaynakları ve Yöntem. Öğrt.Gör.Dr. Rüya Bayar

Arazi Kullanımı Veri Kaynakları ve Yöntem. Öğrt.Gör.Dr. Rüya Bayar Arazi Kullanımı Veri Kaynakları ve Yöntem Öğrt.Gör.Dr. Rüya Bayar Arazi Kullanımı doğal ortam insan etkileşimine bağlı olarak ortaya çıktığı için, bu çalışmalarda Coğrafyanın veri kaynaklarını kullanır.

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

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

UZAKTAN ALGILAMA* Doç.Dr.Hulusi KARGI Pamukkale Üniversitesi, Jeoloji Müh. Bölümü - Denizli

UZAKTAN 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

Detaylı

Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu

Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu Afet Yönetiminde İleri Teknolojiler ve TÜBİTAK UZAY ın Vizyonu Tamer Beşer 12 Kasım 2013 Sunum Planı Tarihçe Yürürlükteki bazı projeler Projeler İMECE TUYGU-KG HiSSAT-KG GEOPORTAL AFAD-İZGE DETAP Uluslararası

Detaylı

Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi http://facebook.com/esriturkey https://twiter.com/esriturkiye egitim@esriturkey.com.tr Kursun Süresi: 4 Gün 24 Saat Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi Kursu

Detaylı

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB Modelleri Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi Objelerin temsili Raster -- Grid Piksel Konum ve değeri Uydu görüntüleri ve hava fotoları bu formatta Vector -- Linear

Detaylı

Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS)

Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) 1 Meteoroloji Genel Müdürlüğü Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi (YTTS) Orman ve Su İşleri Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü Ülkemiz için yeni bir yatırım olan Yıldırım Tespit ve Takip Sistemi projesinin

Detaylı

ORMAN YOLLARININ UZAKTAN ALGILAMA VE CBS İLE PLANLANMASININ DEĞERLENDİRİLMESİ

ORMAN 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

Detaylı

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

TEMEL 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

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

Uzaktan Algılama Verisi

Uzaktan 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

Detaylı

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Koordinat sistemleri. Kartezyen koordinat sistemi

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Koordinat sistemleri. Kartezyen koordinat sistemi Koordinat sistemleri Coğrafik objelerin haritaya aktarılması, objelerin detaylarına ait koordinatların düzleme aktarılması ile oluşur. Koordinat sistemleri kendi içlerinde kartezyen koordinat sistemi,

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

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

UZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi

UZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi UZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF439 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI http://jeodezi.karaelmas.edu.tr/linkler/akademik/marangoz

Detaylı

Karadeniz ve Ortadoğu Bölgesel Ani Taşkın Erken Uyarı Projesi

Karadeniz ve Ortadoğu Bölgesel Ani Taşkın Erken Uyarı Projesi Karadeniz ve Ortadoğu Bölgesel Ani Taşkın Erken Uyarı Projesi Hayreddin BACANLI Araştırma Dairesi Başkanı 1/44 İçindekiler Karadeniz ve Ortadoğu Ani Taşkın Erken Uyarı Projesi. Gayesi. Model Genel Yapısı.

Detaylı

Harita Projeksiyonları ve Koordinat Sistemleri. Doç. Dr. Senem KOZAMAN

Harita Projeksiyonları ve Koordinat Sistemleri. Doç. Dr. Senem KOZAMAN Harita Projeksiyonları ve Koordinat Sistemleri Doç. Dr. Senem KOZAMAN Yeryüzü şekilleri ve ayrıntılarının düz bir yüzey üzerinde, belli bir ölçek ve semboller kullanarak, bir referans sisteme göre ifade

Detaylı

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ŞUBE MÜDÜRLÜĞÜ FAALİYET VE PROJELERİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ŞUBE MÜDÜRLÜĞÜ FAALİYET VE PROJELERİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ŞUBE MÜDÜRLÜĞÜ FAALİYET VE PROJELERİ 1- BELEDİYEMİZ TEKNİK BİRİMLERİNİN İHTİYAÇ DUYDUĞU COĞRAFİ VERİLERİN BENTLEY CBS EKLENTİSİ İLE SUNULMASI: İhtiyaç duyulan coğrafi verilerin

Detaylı

FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI. Prof. Dr. Ferruh YILDIZ

FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI. Prof. Dr. Ferruh YILDIZ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI Prof. Dr. Ferruh YILDIZ LİDAR TEKNİKLERİ LIGHT Detection And Ranging RADAR a benzer ancak elektromanyetik dalganın kızıl ötesi boyunu kullanır. LIDAR: Konumlama ( GPS ) Inersiyal

Detaylı

UYDU GÖRÜNTÜLERİ YARDIMIYLA PLAJ ALANLARINDA DANE ÇAPININ BELİRLENMESİ

UYDU 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.

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

5 İki Boyutlu Algılayıcılar

5 İki Boyutlu Algılayıcılar 65 5 İki Boyutlu Algılayıcılar 5.1 CCD Satır Kameralar Ölçülecek büyüklük, örneğin bir telin çapı, objeye uygun bir projeksiyon ile CCD satırının ışığa duyarlı elemanı üzerine düşürülerek ölçüm yapılır.

Detaylı

GÜNEŞİN ELEKTROMANYETİK SPEKTRUMU

GÜNEŞİN ELEKTROMANYETİK SPEKTRUMU GÜNEŞİN ELEKTROMANYETİK SPEKTRUMU Güneş ışınımı değişik dalga boylarında yayılır. Yayılan bu dalga boylarının sıralı görünümü de güneş spektrumu olarak isimlendirilir. Tam olarak ifade edilecek olursa;

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

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları

Genel Bilgiler FLI MAP. Koridor Tipi Çalışmalar. Geniş Alan Çalışmaları FLI MAP Çeşitli helikopterlere monte edilebilen Fli Map in geliştirdiği taşınabilir lazer altimetre sistemi pazardaki hızlı, detaylı ve doğru veri toplama ihtiyaçlarını gidermek için geliştirilmiştir.

Detaylı

MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ

MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ Başarsoft Bilgi Teknolojileri A.Ş. Web site: http://www.basarsoft.com.tr Kontak mail: egitim@basarsoft.com.tr Ankara Merkez Adres Ehlibeyt Mah. Ceyhun Atıf

Detaylı