ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

Save this PDF as:

WORD PNG TXT JPG

Ebat: px

Şu sayfadan göstermeyi başlat:

Download "ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING"

Serkan Fırat
1 yıl önce
İzleme sayısı:

Transkript

1 ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING Asst. Prof. Dr. Uzay KARAHALİL Week IV

2 NEDEN UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANIRIZ? Sayısaldır (Dijital), - taramaya gerek yoktur Hızlıdır Uçuş planı, ön hazırlık, vb. gerek yok Ucuzdur Ortalama maliyet kilometre kare başına 1$ ın altında Global Politik veya coğrafi sınır tanımızalar Güncelleme Birkaç gün sonra rahatlıkla güncellenebilir ya haritalar? Ayrıntılı Yer yüzü örtüsü, taşıt yolları, belli başlı yapılar vb. bir çok detay Doğruluk Hiçbir insani katılım olmadığı için tarafsız gösterim, objektif ve doğru.

3 Pankromatik mi? Multispektral mi? Eğer amaç: Yüzey yapılarını ve objelerinin fiziksel görüntülerine bakarak (örneğin: şekil, boyut, renk, yönlenme vb.) belirlemek, ölçmek ve yerleştirmek, İnsan yapısı binalar, yollar, evler, havaalanı gibi yapıların doğru olarak lokasyonunu belirlemek ve haritalamak, Var olan haritalardaki fiziksel yapıları güncellemek, Su ve kara sınırını belirlemek, Nehirlerin büyümesini ve gelişmesini incelemek, Dijital yükseklik modeli elde etmek, Arazi kullanımını tespit etmek ise pankromatik

4 Pankromatik mi? Multispektral mi? -II Eğer amaç: Çok belirgin olmayan yüzey özelliklerini ( örneğin; mineral içeriği, nem oranı, klorofil miktarı, bitki türü veya kimyasal özellikler) belirlemek ve tanımlamak. Baskın ağaç, bitki örtüsü tipini belirlemek, Doğal yaşam ve ekosistemlerdeki değişikliklerin belirlenmesi, Yüzeylenmiş kaya ve toprağın sıkışma ve içeriğinin belirlenmesi, Bataklıkların belirlenmesi, Kıyı alanlarında su derinlğinin tahmin edilmesi, Toprak örtüsünün sınıflandırılması ise, multispektral

5 Raster ve Vektör Veriler Dijital uydu görüntüleri raster verilerdir. Raster kısaca görüntünün sayısız küçük ünitelerden veya piksellerden (resim elementleri) oluşması anlamına gelir. Diğer yandan, vektör veriler nokta, çizgi ve poligonlardan oluşmuştur.

6 Uydularla İlgili Bazı Kavramlar Uydular yeryüzünden binlerce alanlardan yansıyan elektromanyetik enerjiyi Dünya yüzeyini tarayarak tek tek ölçerek elde eder. Bu alanlar bir boyuta sahiptirler ve örnek yer uzaklığı (ground sample distance -GSD) olarak adlandırılırlar ve onlar piksel büyüklüğüne ve konumsal çözünürlüğe karşılık gelirler. Örneğin: eğer algılayıcı (sensör) 10 metre GSD'ye sahipse, bu onun swath alanında her 10 metreye 10 metre boyutundaki yüzey alandan yansıma ölçümleri yapacağı anlamına gelir. Şayet, multispektral (çok bantlı) algılayıcı ise, her 10 x 10 m'lik alan için farklı dalga boylarındaki yansımayı ölçecektir. Bir piksel bu ölçümlerden elde edilen görüntünün en küçük ünitesidir. Her piksel yansıma ölçüm değerlerine bağlı olarak bir değerle veya dijital numara ile tanımlanır. Bu sonuç neden pikselin GDS ile ilişkili olduğunu gösterir.

7 Çerçeve Büyüklüğü / Boyutu / Kapsama Alanı Her uydu algılayıcısı belli bir Swath Width (algılama genişliği) alanına sahiptir ve bu görüntü çerçevesinin boyutlarını belirler. Bu swath genişliğinde algılayıcılar kilometrelerce uzaklıkta yansıma değerlerini ölçerler. Ancak bu uzun veri kaydı genellikle kareler oluşturacak şekilde bölünür. Örneğin; swath genişliði 60 km olan bir SPOT görüntüsünün standart tam çerçeve boyutları 60x60 km şeklindedir.

8 Hangi Konumsal Çözünürlük?

9 Hangi Çözünürlük? - II

10 Hangi Bant? Genellikle tek bant kullanılmaz, üç bantlı kombinasyonlar kullanılmaktadır.

11 Konumsal Çözünürlük Dalga boyu =0,61µm Spektral Çözünürlük Parasal Çözünürlük Zamansal Çözünürlük

12 Spektral Çözünürlük Spektral Ayırma Gücü Nesnelerin ve arazi türlerinin uzaktan algılama yolu ile ayırt edilebilmelerinin en önemli nedeni spektral özelliklerinin değişiklik göstermesidir. Algılayıcılar bu değişimleri fark edecek şekilde tasarlanır Her spektralaralık elektromanyetik spektrumun bir bölgesine duyarlıdır

13 Radyometrik Çözünürlük Radyometrik Ayırma Gücü Bir piksele ait yayın şiddeti (amplitude) Ayırma gücü sayısal olarak bit cinsinden ifade edilir 2 8, 2 11, = 256 [0-255] 2 11 = 2048 [0-2047] 2 16 = [ ]

14 Zamansal Çözünürlük Zamansal Ayırma Gücü Uydunun aynı bölgeden arka arkaya geçişi arasındaki süre Bazı uygulamalar için görüntülerin alınma aralığı önem taşır Tarım alanlarının izlenmesinde : Gün Kent alanlarının bümesinin izlenmesinde : Yıl

15 Konumsal Çözünürlük Yersel Ayırma Gücü Piksel büyüklüğü 2 2 ~3piksel LANDSAT 30 x30 SPOT 20m x 20m / pan 10m x 10m IKONOS 4m x 4m / pan 1m x 1m QUICKBIRD 60 cm x 60cm

16 TEŞEKKÜRLER

Benzer belgeler

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