T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ

Transkript

1 T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GPS VE LAZER DESTEKLİ BİR CBS VERİ TOPLAMA SİSTEMİNİN YERSEL FOTOGRAMETRİ İLE BÜTÜNLEŞTİRİLMESİ Mustafa CANIBERK YÜKSEK LİSANS TEZİ JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLİĞİ ANA BİLİM DALI Konya, 2008

2 T.C SELÇUK ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ GPS VE LAZER DESTEKLİ BİR CBS VERİ TOPLAMA SİSTEMİNİN YERSEL FOTOGRAMETRİ İLE BÜTÜNLEŞTİRİLMESİ Mustafa CANIBERK YÜKSEK LİSANS TEZİ JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLİĞİ ANA BİLİM DALI Bu tez tarihinde aşağıdaki jüri tarafında oybirliği / oyçokluğu ile kabul edilmiştir. Yrd.Doç.Dr.Özşen ÇORUMLUOĞLU Prof.Dr.Cevat İNAL Yrd.Doç.Dr.S.Savaş DURDURAN (Danışman) (Üye) (Üye)

3 i KISALTMA LİSTESİ CBS CCD CMY DEM DGPS EGNOS GIS GPRS GPS IrDA KOH LBS MMS NMEA OH PDA PIM RGB SA SAM SVA SYM TIN WAAS WAN WEP WLAN WML WWAN XHTML YKN Coğrafi Bilgi Sistemi Couple Charged Device Cyan, Magenta, Yellow Digital Elevation Model Diferansiyel GPS The European Geostationary Navigation Overlay System Geographic Information System General Packet Radio System Global Positioning System Infrared Data Association Karesel Ortalama Hata Location Based Sersices Multimedia Messaging Services National Marine Electronic Assosiation Ortalama Hata Personal Digital Assistant Personal Information Managemen Red, Green, Blue Selective Availability Sayısal Arazi Modeli Streaming Video Application Sayısal Yükseklik Modeli Triangulated Irregular Network Wide Area Augmentation System Wide Area Network Wired Equivalent Privacy Wireless Local Area Network Wireless Markup Language Wireless Wide Area Network Extensible HyperText Markup Language Yer Kontrol Noktası

4 ii ŞEKİL LİSTESİ Sayfa Şekil 2.1 Taşınabilir İşleme ve Depolama Araçları 4 Şekil 2.2 Arcpad Yazılımının Ekran Görüntüleri 6 Şekil 2.3 ArcPad Studio Yazılımının Ekran Görüntüsü 8 Şekil 2.4 Mobil CBS Sistemlerinde Kullanılan Donanımlar 9 Şekil 2.5 Lazer Mesafe Ölçer 12 Şekil 2.6 Elektronik Pusula 12 Şekil 2.7 Aynı Zamanda Bir Cep Bilgisayarı Olarak da Kullanılan El Tipi GPS 16 Alıcısı (Trimble Recon) Şekil 3.1 Sayısal Veri Toplama Sistemi 17 Şekil 3.2 Avuç İçi Bilgisayar 18 Şekil 3.3 Veri Toplama Yazılımı (ArcPad) 19 Şekil 3.4 El Tipi GPS Alıcısı 21 Şekil 3.5 Lazer Mesafe Ölçer 24 Şekil 3.6 Lazer Mesafe Ölçerin Ölçü Ekranı 24 Şekil 3.7 Elektronik Pusula 25 Şekil 3.8 GPS Sinyallerini Bozan Detayların Ölçülmesi 27 Şekil 3.9 Engelsiz Alandan Engelli Alandaki Detayların Ölçülme 27 Şekil 4.1 Fotogrametrinin Gelişim Evreleri. 30 Şekil 4.2 Dijital Fotogrametrik Sistemde Görevler 32 Şekil 4.3 Digital Fotogrametride Veri Akışı 33 Şekil 4.4 Dijital Fotogrametride Veri İşlenmesi 35 Şekil 4.5 Digital Fotogrametrik Görüntü 36 Şekil 4.6 Fotogrametrik Yöntemlerle Ortofoto Üretimi İş Akış Şeması 47 Şekil 4.7 Yersel Fotogrametrik Resim Çekme Makinelerinin Sınıflandırması 50 Şekil 4.8 Çeşitli Dijital Kameralar 57 Şekil 4.9 SGM-C21900 Sigma SD9 Profesyonel Dijital Fotoğraf Makinesi 57 Şekil 4.10 SGM-C22900 Sigma SD10 Profesyonel Dijital Fotoğraf Makinesi 57 Şekil 4.11 Kodak DCS Pro SLR/c Dijital Fotoğraf Makinesi 57 Şekil 4.12 Kodak DCS Pro SLR/n Dijital Fotoğraf Makinesi 57 Şekil 5.1 Kodak P712 Dijital Kamerası 58 Şekil 5.2 Tablet Pc 59

5 iii Şekil 5.3 Erdas Imagine Yazılımı Görüntüsü ve Örnek Bir Çalışma 61 Şekil 5.4 PhotoModeller Yazılımı Ekran Görüntüsü 62 Şekil 6.1 Uygulama Bölgeleri 63 Şekil 6.2 Photomodeller Yazılımı İle Kamera Kalibrasyonu 65 Şekil 6.3 Kalibrasyon Değerlerinin Bulunması 65 Şekil 6.4 Kontrol Noktalarının Girilmesi 67 Şekil 6.5 Gps Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntü 68 Şekil 6.6 Lazer İle Ölçülen Kontrol Noktalarının Girilmesi 69 Şekil 6.7 Softplotter Yazılımına Ortho Görüntünün İmport Edilmesi 71 Şekil 6.8 Import Edilen Görüntünün Bilgileri 71 Şekil 6.9 Kıymetlendirme İşlemleri 72 Şekil 6.10 KDMS DGN Dönüşümü 73 Şekil 6.11 Kontrol Noktalarının Girilmesi 77 Şekil 6.12 SoftPlotter Yazılımı İle Kıymetlendirme İşlemi 78 Şekil 6.13 Dgn Olarak Dönüştürülen Kıymetlendirme Verisinin Microstation 79 Yazılımında Grafik Gösterimi Şekil 6.14 Farklı Kaynaklardan Elde Edilen Verilerin Grafik Olarak Karşılaştırılması 79 Şekil 6.15 Renkli Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme 80 Şekil 6.16 Uygulama Resim Çifti 83 Şekil 6.17 Ortak Noktaların İşaretlenmesi 83 Şekil 6.18 Otomatik SYM Çıkarılması İşlemi 85 Şekil 6.19 SYM üzerindeki kontrol noktalarının dağılımı 85 Şekil 6.20 Üretilen SYM nin Raster Görüntüsü 86 Şekil 6.21 Resim Çiftinde Ortak Noktaların İşaretlenmesi 91 Şekil 6.22 Shutter Gözlük İle Görülebilen Stereo Görüntü 91 Şekil 6.23 Dört Farklı Noktadan Çekilen Uygulama Resimleri 93 Şekil 6.24 Dört Resim İle Yapılan Blok Ve Dengelemesi 94 Şekil 6.25 Dengelenmiş Ortho Görüntülerle Oluşturulan Model 94

6 iv ÇİZELGE LİSTESİ Sayfa Tablo 1.1 Çeşitli Mobil CBS uygulamalar 15 Tablo 3.1 Avuç içi bilgisayar özellikleri 18 Tablo 3.2 GPS alıcısının konum ve hız belirleme doğrulukları 20 Tablo 3.3 GPS alıcısında aranan minimum teknik özellikler 20 Tablo 3.4 Lazer açı ve mesafe ölçer teknik özellikleri 22 Tablo 3.5 Lazer mesafe ölçerin ölçme seçenekleri 22 Tablo 3.6 Lazer mesafe ölçerin ölçme özellikleri 23 Tablo 3.7 Lazer mesafe ölçerin ayarları 23 Tablo 3.8 Elektronik pusulanın özellikleri 26 Tablo 6.1 Gps İle Ölçülen Kontrol Noktaları 68 Tablo 6.2 Lazer İle Ölçülen Kontrol Noktaları 69 Tablo 6.3 Modelden Yapılan Kıymetlendirme İle Bulunan Koordinatlar 74 Tablo 6.4 Gps Kontrol Noktaları İle Yapılan Ortho Görüntüden Elde Edilen Detay 75 Koordinatlarının Hataları Tablo 6.5 Lazer Kontrol Noktaları İle Yapılan Ortho Görüntüden Elde Edilen Detay 76 Koordinatlarının Hataları Tablo 6.6 Lazer kontrol noktaları ile yapılan renkli ortho görüntüden elde edilen 81 detay koordinatları Tablo 6.7 Ortak Noktaların Koordinatları 84 Tablo 6.8 Fotogrametrik Olarak Kıymetlendirilen Detay Koordinatları 87 Tablo 6.9 Uygulama Sonucu Elde Edilen Detay Koordinatları 89 Tablo 6.10 Uygulama Sonucu Elde Edilen Detay Koordinatları 92 Tablo 6.11 Hava Fotoğrafından Kıymetlendirme Sonucunda Elde Edilen Koordinatlar 95 Tablo 6.12 Yersel Dijital Fotogrametrik Yöntemlerle Elde Edilen Koordinatlar Ve Hata Değerleri 96

7 v ÖNSÖZ GPS ve Lazer Destekli Bir CBS Veri Toplama Sisteminin Yersel Fotogrametri ile Bütünleştirilmesi konulu bu çalışmada, tez danışmanlığımı üstlenen ve çalışmanın her aşamasında bana destek olan, sabır gösteren sayın hocam Yrd.Doç.Dr. Özşen ÇORUMLUOĞLU na ve çalışmamda kullandığım sistemlerinin bulunduğu Harita Genel Komutanlığı na teşekkür ederim. Çalışmalarım senasında desteklerini hiçbir zaman esirgemeyen eşime ve aileme teşekkürlerimi bir borç bilirim. Ocak 2008 Mustafa CANIBERK

8 KISALTMA LİSTESİ ŞEKİL LİSTESİ ÇİZELGE LİSTESİ ÖNSÖZ ÖZET ABSTRACT İÇİNDEKİLER Sayfa i ii iv v vi vii 1 GİRİŞ VE ÇALIŞMANIN AMACI 1 2 VERİ TOPLAMA SİSTEMLERİ HAKKINDA GENEL BİLGİLER Mobil CBS Veri Toplama Sistemleri Veri Toplama Sistemlerinin Avantajları Mobil Veri Toplama Sistemlerinde Kullanılan Donanım ve Yazılımlar ArcPad Yazılımı ve Temel Özellikleri ArcPad Yazılımı ile Yapılabilecek Uygulamalar Desteklenen Veri Formatları Gösterim ve Sorgulama ArcPad Studio Yazılımı ve Temel Özellikleri Kullanılan Farklı Donanım ve Özellikleri Mobil Veri Toplama Sistemlerinin Kullanılan Kablosuz İletişim Protokolleri Mobil Veri Toplama Sistemlerinin Kullanım Alanları GPS Entegreli Mobil Sistemler 15 3 MEVCUT VERİ TOPLAMA SİSTEMİ Mobil Bilgisayar Veri Toplama Yazılımı El Tipi GPS Alıcısı 19

9 3.4 Lazer Açı ve Mesafe Ölçer Lazer Mesafe Ölçer Elektronik Pusula Sayısal Veri Toplama Sisteminin Çalışma Prensibi 26 4 YERSEL FOTOGRAMETRİ Dijital Fotogrametri Temel Kavramlar Dijital Görüntü Dijital Görüntü Oluşturma Yöntemleri Fotoğrafların Taranması Dijital Kameralar Tarayıcı Kameralar ve Diğerleri Dijital Görüntü İşleme Dijital Fotogrametrik Sistemlerin Temel Bileşenleri Dijital Fotogrametrik Sistemlerde Uygulanan İşlem Adımları Dijital Fotogrametri Yöntemi ile Elde Edilen Ürünler Dijital Ortofoto Dijital Ortofoto İle İlgili Tanımlar Dijital Ortofoto Yapımı Ortofoto Doğruluğu Yersel Fotogrametride Kullanılan Kameralar Metrik Olmayan Resim Çekme Makineleri Metrik Resim Çekme Makineleri Tek Makineler Çift (Stereo) Makineler Yersel Fotogrametride Kullanılan Dijital Kameralar Polaroid PDC 2000 Dijital Kamerası Kodak Dijital Kameraları Rollei Dijital Kamerası 56

10 5 SİSTEME ENTEGRE EDİLECEK DONANIM VE YAZILIMLAR Entegre Edilecek Donanımlar Metrik Kamera Tablet Pc Entegre Edilecek Yazılımlar Erdas Imagine Yazılımı PhotoModeller Yazılımı 61 6 UYGULAMA Uygulama Bölgelerinin Seçilmesi ve Resimlerin Çekilmesi Kontrol Noktalarının Belirlenmesi ve Ölçümü Kodak P712 Kamerasının Kalibrasyonu Ortho Görüntülerin Oluşturulması Gps İle Belirlenen Kontrol Noktaları İle Ortho Görüntü Oluşturulması Lazer Mesafe Ölçer İle Belirlenen Kontrol Noktaları İle Ortho Görüntü Oluşturulması Ortho Görüntülerden SoftPlotter Yazılımı ile Kıymetlendirme Yapılması Ortho Görüntünün Import Edilmesi Kıymetlendirme İşleminin Yapılası KDMS DGN Dönüşümü Sonuçların İncelenmesi Gps ile Belirlenen Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme Sonuçları Lazer ile Belirlenen Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme Sonuçları Farklı Örneklerle Gerçekleştirilen Çalışmaları Kıymetlendirme Verisinin Grafik Gösterimle Karşılaştırılması Renkli Görüntü İle Yapılan Kıymetlendirme Resim Çifti Yardımı İle Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) Üretimi ve Doğruluğunun Araştırılması 82

11 6.9 Stereo Modelden Kıymetlendirme Stereo Modelden Kıymetlendirme (İkinci Uygulama) 93 7 SONUÇ VE ÖNERİLER Sonuçlar Öneriler 99 KAYNAKLAR 101 ÖZGEÇMİŞ 105

12 -1-1. GİRİŞ VE ÇALIŞMANIN AMACI Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) nin en çok maliyet ve zaman gerektiren bileşeni hiç kuşkusuz veri bileşenidir. Birçok farklı alanda kullanılan CBS için veri, genellikle arazide yapılan çalışmalarla elde edilmektedir. Klasik yöntemlerle grafiksel özellik gösteren verilerin toplanması oldukça zaman alıcı ve maliyetli bir işlemdir (Sheimy 1996). Günümüzde CBS kullanımındaki hızlı taleplerin karşılanabilmesi, uygulamalarda verinin hızlı bir şekilde dinamik olarak yerinde, yani bulunduğu mekânda toplanmasını gerektirmektedir. Bunun sonucunda, konumsal analiz ve karar verme işlemleri de hemen veri toplama aşamasında gerçekleşmiş olacaktır. Teknolojik gelişimlere paralel olarak mobil bilgisayar sistemlerinin kullanıcılara sunulması ile beraber CBS yazılımlarının da mobil platformlarda çalışabilen versiyonlarının çıkması, CBS kullanıcılarının büroda yaptıkları bazı uygulamaları arazide gerçek zamanlı olarak yapmalarına imkân sağlamıştır. Donanım teknolojisindeki bu gelişmeler, CBS kullanıcılarına sahip oldukları dijital ortamdaki her türlü bilgi / veriyi araziye taşıma olanağı vermiştir (Döner 2004). Bilgi sistemlerinin çağı olan bilgi çağı ve bilgi toplumlarında, bilginin sistemleşmesinde pek çok öznitelik verisinin referans edildiği tabanı oluşturan ve konumsal verilerden oluşan konum veri tabanına dayandığı ve GPS de bu günden sunduğu avantajlar birlikte düşünüldüğünde, gelecekte coğrafi bilgi sistemlerinin gereksinim duyduğu bu konumsal bilgiyi üretmede GPS in (Global Positioning System ) son derece önemli bir araç olarak kullanılacağını gözler önüne sermektedir (Çorumluoğlu vd. 2003). GPS ve mobil bilgisayarın beraber kullanıldığı veri toplama sistemleri günümüzde farklı disiplinler tarafından, farklı çalışmalar için kullanılmaktadır. Arazide envanter oluşturma çalışmaları, doğal kaynakların haritalanması, arsa-arazi değerlendirme çalışmaları, kaza ve doğal afetlerde rapor hazırlama çalışmaları, arazideki detaylarla ilgili bilgilerin toplanması veri toplama sistemlerinin kullanım alanlarını konu alan örnek çalışmalar olarak gösterilebilirler (Yomralıoğlu 2000). CBS de konum verisinin elde edilmesi oldukça önemli ve güçtür. Bu anlamda geleneksel veri toplama yöntemlerine göre, en pratik alternatiflerden biri olarak GPS

13 -2- benimsenmektedir lı yılların ortalarından itibaren GPS güvenilirliğini ve sürekliliğini kanıtlamıştır. Ayrıca 2000 yılının Mayıs ayından itibaren sivil GPS kullanıcılarının ölçülerine bilinçli olarak getirilen SA (Selective Availability) hatasının kaldırılmasıyla da mutlak konum belirleme doğruluğu ±10 metrenin altına inmiştir (Mintsis 2002). Günümüzde WAAS, EGNOS gibi sistemlerin de kullanılmasıyla optimum koşullardaki mutlak konum belirleme doğruluğu ±3 metre civarındadır (Hunter 2002). Bu doğruluğun yeterli olmadığı durumlarda DGPS gibi yöntemler kullanılarak ±50 cm ye kadar konumsal doğruluk elde etmek mümkündür (Url 3). Günümüzde oldukça uygun fiyatlarla taşınabilir boyutlara sahip GPS alıcıları üretilmekte ve bunlar da birçok CBS uygulamasında rahatça kullanılabilmektedir. Konum belirleme alanlarında gerçekleşen bu gelişmelerin paralelinde yaşanan bir diğer önemli teknolojik konuda kablosuz (wireless) iletişim sistemlerindeki gelişmelerdir. Mobil cihazlarla arazideki bir CBS kullanıcısı artık internet aracılığıyla sunulan bilgi ve haritalara ulaşılabilmekte, hatta gezici halde topladığı verileri anında diğer kullanıcılar ile paylaşabilmektedir. Burada sözü edilen tüm bu gelişmeler, CBS nin gezici olarak kullanılmasına olanak sağlayan Mobil Coğrafi Bilgi Sistemlerinin ortaya çıkmasını sağlamıştır. Sonuçta, bir Mobil Coğrafi Bilgi Sistemi; kablosuz iletişime dayalı, taşınabilir bilgisayar üzerinde CBS ve GPS in entegre olarak sunulduğu gezgin bir sistemdir. Veri toplama sistemlerinde GPS ölçüsü yaparak detaylar toplanmaktadır. Ancak; detay yoğunluğunun fazla olduğu, doğal ya da yapay engellerden dolayı ölçü yapmanın zorlaştığı durumlarda farklı çözümlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. İşte bu noktada çözüm olarak yersel fotogrametrik sistemlerle bu tür veri toplama sistemlerinin bütünleşmesi düşünülebilir. Bu çalışmada, kullanıcı ihtiyaçları doğrultusunda geliştirilebilir ve farklı alanlarda kullanılabilir özellikte son derece esnek bir sistem tasarlanmış ve sistemin arazi testleri de ayrıca gerçekleştirilmiştir. Bir yersel fotogrametri alım ve değerlendirme sistemi mobil veri toplama sistemlerine yazılım ve donanım takviyesi ile entegre edilebilir. Böylece veri toplama çalışmalarının arazi adımının çok daha hızlı, kolay, birim zamanda yapılan iş miktarını arttıracak şekilde ve ulaşılmaz bölgelere ulaşma olanağı da sağlanılarak gerçekleştirilmesi mümkün olur. Ayrıca arazinin zor

14 -3- şartlarında çalışmak yerine, bir büronun araziye göre çok daha konforlu olan ortamında fotogrametrik değerlendirme sistemleri ile çalışma olanağı da sağlanmış olur. Veri toplama sistemine entegre edilecek kalibrasyonu yapılmış dijital bir kamera ile temelde detayların yanına gidilmeden, alımı yapılacak bölgeye düzgün dağılmış kontrol noktaları aracılığı ile tüm verilerin toplanması mümkün olacaktır. Özellikle detay yoğunluğunun fazla olduğu doğal veya yapay engellerden dolayı detaylara yaklaşılamayan bölgelerdeki verilerin toplanması kalibre edilerek metrik değerleri belirlenmiş yüksek çözünürlüklü dijital bir kamera ile çekilen resimler üzerinden fotogrametrik değerlendirme tekniği yardımı ile gerçekleştirilebilecektir. Bu amaçla, yapılan çalışmada; değişik durumlar için çekilen resimlerle değerlendirme yapılıp, elde edilen detayların konumsal doğrulukları her durum için araştırılmıştır. Bu kapsamda, el tipi GPS alıcısı ve lazer mesafe ölçer yardımıyla ölçüm yapılarak iki farklı yöntem ile kontrol noktaları ölçülmüş ve yersel Fotogrametrik yöntem kullanılarak da ortofoto görüntüler üretilmiştir. Bu ortofoto görüntüler üzerinden yapılan sayısallaştırma işlemi sonucunda ise, üretilen verilerin doğruluğu araştırılarak optimum bir çözüm yöntemi ortaya konmaya çalışılmıştır. Doğruluk araştırması için çalışma bölgesinin hava fotoğrafından kıymetlendirilmiş verileri kullanılmıştır.

15 -4-2. VERİ TOPLAMA SİSTEMLERİ HAKKINDA GENEL BİLGİLER Mobil CBS cihazlarının donanım ve yazılım takviyesi ile arazide konum ve öznitelik bilgisi toplayabilecek şekilde tasarlanmış şekline Mobil CBS Veri Toplama Sistemi adı verilmektedir. 2.1 Mobil CBS Veri Toplama Sistemleri Bir Mobil Veri Toplama Sistemi şu üç temel teknolojiyi bütünleştirir; Veri toplama yazılımı, GPS ve taşınabilir işleme-depolama araçları.(şekil 2.1) Şekil.2.1 Taşınabilir İşleme ve Depolama Araçları Tüm bu teknolojilerin bütünleştirilmesi; oluşturulan sistem sayesinde, veritabanına arazideki personel tarafından istenilen zaman ve mekânda tamamı ile erişilebilir ve müdahale edilebilir kılmaktadır. Mobil CBS teknolojisi, veri tabanı ve uygulamalarına, analiz çalışmalarına, görüntüleme aygıtlarına ve karar verme mekanizmalarına eşzamanlı veri girişini olanaklı kılan bir sistem kurmanızı sağlamaktadır. Son yıllarda yazılım ve donanım alanlarında yaşanan gelişmeler mobil CBS alanında da önemli ilerlemelere ön ayak olmuştur.

16 Mobil Veri Toplama Sistemlerinin Avantajları Arazide hızlı, doğru ve ekonomik olarak her türlü verinin dinamik olarak toplanmasına olanak sağlar. Dijital ortamdaki harita ve hava fotoğrafları gibi ürünlerin arazide kullanımını mümkün kılar. Arazide bir nesnenin konumu GPS ile belirlenip harita üzerinde dinamik olarak gösterilebilir. Arazide eşzamanlı navigasyon yapılabilir. Arazide CBS konum analizleri gerçekleşebilir. İnternet üzerinden on-line sunulan haritalara ulaşmak ve kullanmak olanaklıdır. Toplanan veriler kablosuz iletişim araçları ile uzaktaki herhangi bir adrese gönderilebilir. 2.3 Mobil Veri Toplama Sistemlerinde Kullanılan Donanım ve Yazılımlar Klasik CBS yazılımlarından farklı olarak, Mobil CBS için geliştirilmiş özel yazılımlar mevcuttur. Bunlara AutoDesk in OnSite, Intergraph ın IntelliWhere, ESRI nin ArcPad ve MapInfo nun MapXtent yazılımları örnek olarak verilebilir. Mobil CBS yazılımlarının temel amaçları, gezici cihazlar üzerinde CBS nin fonksiyonlarını yerine getirmekle beraber, kablosuz olarak, ağ üzerinden diğer CBS verilerine ulaşabilmektir. Ancak bu yazılımlardan ArcPad ve IntelliWhere, diğerlerinden farklı olarak GPS desteği sunar (Niu 2004). ArcPad ve Trimble in GPS ile veri toplamak için geliştirdiği TerraSync yazılımı veri toplamada yaygın olarak kullanılmaktadır. ArcPad ve TerraSync özel olarak, cep bilgisayarlar üzerinde GPS alıcısıyla ya da GPS olmaksızın arazide veri toplayabilecek şekilde tasarlanmıştır. ESRI firmasınca üretilen ArcPad yazılımı ile konumsal verilere ait öznitelik bilgileri de arazide aynı anda toplanabilmektedir. Ayrıca ArcPad yazılımında özel kullanıcı uygulamaları için form, menü, araç çubuklar ve script (kısa yazılım) oluşturmak mümkündür. Böylece kullanıcıya özel geliştirilmiş arayüzler yardımıyla, arazide daha hızlı bir şekilde veri toplanması sağlanmış olur. Yazılımın diğer bir özelliği de arazideyken doğrudan harita

17 -6- sunucularına bağlanarak internet ve benzeri ağlar üzerinden sunulan haritalara erişim olanağı sağlamasıdır (Url 1) ArcPad Yazılımı ve Temel Özellikleri ESRI nin ArcPad (Şekil 2.2) uygulaması, ileri seviyede mobil (hareketli) haritalama ve Coğrafi Bilgi Sistemi teknolojisidir. ArcPad, veritabanı erişimi, haritalama, CBS ve GPS entegrasyonu gibi bilgileri arazi çalışmasında olan kişilere veya kurumlara PDA ya da küçük el aygıtları vasıtasıyla ulaştırabilir. Şekil 2.2 Arcpad Yazılımının Ekran Görüntüleri Veri toplama işlemi ArcPad uygulamasıyla çok kolaylaşmış ve anında geçerlilik denetimi, erişilebilirlik gibi özellikler kullanıcılara sunulmuştur ArcPad Yazılımı ile Yapılabilecek Uygulamalar Var olan verilerin kullanılması: ArcPad endüstri standardı vektör ve raster görüntü verilerini desteklemektedir. Internet üzerinden veri eklenmesi: Veriler Internet üzerinden veya wireless (kablosuz) teknolojisi kullanılarak aktarılabilir. Etkileşimli Haritalar: ArcPad, haritalar için büyütme, küçültme, pan, mekânsal yer imleri ve o anki GPS pozisyonuna göre harita ortalaması gibi özellikler sunar. Veri sorgulamaları: Özelliklerin daha kolay görünmesi için işaretleme, kısayol gösterimi, özelliklerin yerlerinin gösterilmesi gibi özellikler

18 -7- Harita üzerinde uzaklık, alan ve kesişim hesaplamaları yapma imkânı. Veri düzenlemesi: fare işaretçisi, ışıklı kalem veya GPS yardımıyla mekânsal veri yaratım ve düzenlemesi. ArcPad uygulamasını GIS çözümlerinizde kullanabiliniriz. Hâlihazırdaki verilerinizi ArcGIS Desktop ya da ArcView 3.x üzerinde kullanma imkânı Desteklenen Veri Formatları ESRI shapefiles LizardTech MrSID JPEG Windows bit map (.bmp) Internet üzerinden ArcIMS Image Service Gösterim ve Sorgulama Özellik tespiti Harita navigasyonu Değişken zoom ve pan Sabit zoom Özel bir katmana zoom veya mekânsal işaretleme O anki GPS pozisyonuna harita ortalama Ölçek bağımlı katman gösterimi Dış kaynaklara kısayol oluşturabilme ( fotoğraf, doküman, video) Uzaklık, alan ve kesişim hesaplamaları Özellik yer belirleme, etiketleme ve zoom ArcPad Studio Yazılımı ve Temel Özellikleri ArcPad Studio (Şekil 2.3), ArcPad yazılımının geliştirme platformudur. ArcPad Studio ile applet ve script dosyaları yaratılarak ArcPad yazılımı kişiselleştirilebilir. ArcPad, kullanıcılara kullanım açısından kolaylık sağlama ve esnek olması amacıyla

19 -8- dizayn edilmiş olsa bile, isteğe ve ihtiyaçlara göre ara yüzünü değiştirmek mümkündür. ArcPad Studio uygulamasını kullanarak ArcPad ihtiyaç ve isteklere göre dizayn edilebilir. Şekil 2.3 ArcPad Studio Yazılımının Ekran Görüntüsü Aşağıdaki kişiselleştirme ve tasarım değişiklikleri ArcPad Studio ile gerçekleştirilebilmektedir. Orijinal versiyonda olan veya yeni araçlar kullanan yeni araç çubukları yaratılması. Alan çalışmalarına hız kazandırmak için özel form hazırlanması. ArcPad yazılımının iç öğeleriyle etkileşen ve yazılımın verimini arttıran script yazımı. Organizasyonun özgün amaçlarına ulaşması için yeni uygulamalar geliştirme. Yeni formatları ve yer belirleme sistemlerini desteklemek için yeni eklentiler geliştirebilme.

20 -9- Bütün modifikasyon ve kişiselleştirmeler bilgisayar ortamında gerçekleştirilip, daha sonra kullanılacak olan taşınılabilir depolama ortamına nakledilmektedir. ArcPad Studio detaylı dokümantasyon ve çevrimiçi yardım, örnek kodlar ve ilk sene servis ile beraber gelmektedir. ArcPad Studio ortamı sade bir arayüze sahiptir. Kullanıcı oluşturduğu formlara nesneler ekleyebilir, bu nesnelere komutlar atayabilir. Program, Visual Basic mantığında tasarım yapmaktadır Kullanılan Farklı Donanım ve Özellikleri Geleneksel cihazlardan farklı olarak mobil cihazlar iki temel ayırt edici özelliğe sahiptirler. Bunlar; taşınabilirlik ve kapasite dir. Kullanıcılar bir yandan daha küçük ve daha hafif taşınabilir cihazlar tercih ederken, diğer yandan grafiksel uygulamalar için geniş ekranlar ve güçlü işlemler için de yüksek işlemci kapasitesine ihtiyaç duyarlar. İletişim teknolojisinde mobil özelliğine sahip, farklı gezici cihaz örnekleri mevcuttur. (Şekil 2.4) Şekil 2.4 Mobil CBS Sistemlerinde Kullanılan Donanımlar Bunlar; Mobil Telefonlar Bu grup en yaygın ve gelişmiş PIM (Personal Information Management) araçlarını, ağ ve diğer bilgisayar olanaklarını içine alacak şekilde tasarlanmış cihazlar içerir. Bu tür cihazlar, akıllı telefon bazlı tasarımlar nedeniyle sınırlı bir ekran genişliğinde

21 -10- olup, yine sınırlı bir bellek kapasitesi (2-16 MB) ve işlemci hızına sahiptir ( MHz). Bu tür cihazlar GSM/GPRS gibi WAN (Wide Area Network) ya da 3G hücresel sistemlerle Internet erişimi sağlayabilir ve modellerine bağlı olarak Bluetooth protokol, USB ya da kızılötesi bağlantı üzerinden diğer çevresel cihazlar ile iletişim kurabilirler (Bauman 2002). PDA Tabanlı Akıllı Telefonlar Bu grup esasında, PDA (Personal Digital Assistant) olarak tasarlanmış mobil iletişim özelliklerini barındıran akıllı telefon cihazlarından oluşur. Bu cihazlar Wireless Markup Language (WML) yada Extensible HyperText Markup Language (XHTML) formatındaki hypertext sayfalar göstermek için cep telefonlarına kıyasla uygun olan daha geniş ekranlara sahiptirler. Bunlara ilave olarak; , Short Message Service (SMS) yada Multimedia Message Service (MMS) mesajları, hatta daha büyük dokümanlar oluşturmak, el yazısı tanıyabilme, dokunmaya duyarlı ekran klavye ve hatta katlanabilir klavyeler sayesinde işlemler PDA cihazlar ile daha kolayca gerçekleşir (Bauman 2002). PDA Cep Bilgisayar (Pocket PC) PDA lar ilk piyasaya çıktıklarında kişi listesi, takvim, günlük not, hesap makinesi ve benzeri temel fonksiyonların yönetimini sağlayacak cihazlar olarak algılanmıştır. Ancak günümüzde bu cihazların gelişen özellikleri sayesinde, masaüstü bilgisayarlarda yapılan birçok temel işlem artık bu cihazlar ile gerçekleştirebilmektedir. Bu türden mobil cihazlar günümüzde Pocket PC olarak adlandırılmaktadır. Cep bilgisayarları özellikle Mobil CBS uygulamalarında en yaygın olarak kullanılan donanımlardır. Günümüzde üç ana PDA cep bilgisayar işletim sistem platformu mevcuttur. Bunlara örnek olarak Palm OS, Windows CE ve EPOC OS verilebilir (Bauman 2002). Handheld bilgisayarlar Bu gruptaki bilgisayarlar dizüstü bilgisayar özelliklerine benzer olmakla birlikte, daha küçük boyutlu ekrana (640x240 piksele kadar) sahip cihazlardır. Bu cihazlar genellikle Microsoft Windows CE işletim sistemiyle çalışırlar (EPOC ve Linux gibi

22 -11- platformlarda mevcuttur). İşlemci, bellek ve kablosuz bağlantı özellikleri bakımından PDA cep bilgisayarlarına benzerler, ancak diğer grup cihazlara göre, ilave klavyeleri sayesinde kullanıcının daha rahat veri girişi yapmasına olanak sağlarlar (Bauman 2002). Tablet Bilgisayarlar Tablet bilgisayarlar yukarıdaki cihaz gruplarına göre daha yüksek hızlı işlemcilere (1.5GHz), büyük dâhili disk sürücülere (40 GB), endüstri standartta arabirim bağlantılara, uzun batarya ömrüne, daha iyi ekran çözünürlüğüne (1050x1400 piksel), el yazısı tanıma yazılımlarına, geniş bir bellek kapasitesine (512 MB), genişletme fonksiyonlarına ve WLAN erişim olanaklarına sahiptir. Bu cihazlar standart Microsoft Windows işletim sistemlerinden birisiyle ya da Linux ile çalışabilirler. Özellikle arazi çalışmalarında kullanılan mapa benzeri bir tasarıma sahiptir. Notebook (Dizüstü Bilgisayarlar) Bu cihazlar birkaç gruba ayrılabilir: büyük boyutlu, ince ve hafif, mini ve yarı dizüstü bilgisayarlar gibi. Bazı dizüstü bilgisayarlar standart bir cihaza göre daha fazla darbeye ve suya dayanabilecek şekilde tasarlanmıştır. Bu cihazların işlemci kapasiteleri, boyut ve ağırlıkları gibi mobil cihazlar arasında en büyük olanlarıdır. Geleneksel masaüstü bilgisayar özelliklerinin tümüne sahip olup, işlemci hızı 2,4 GHz ve depolama kapasiteleri 1 GB Ram ve 60 GB hard disk olan modeller mevcuttur. Lazer Mesafe Ölçme ve Elektronik Pusula Cihazı Veri toplama sistemlerinde GPS ile detayların ölçülemediği durumlarda lazer mesafe ölçme cihazı (Şekil 2.5) ile detayın mesafesi elektronik pusula (Şekil 2.6) ile istikamet açısı (semt açısı) ölçülerek detayların koordinatları hesaplanabilir. Piyasada mevcut laser mesafe ölçme cihazları metre arasında mesafe ölçme kabiliyetine sahiptir.

23 -12- Şekil.2.5 Lazer Mesafe Ölçer Şekil 2.6 Elektronik Pusula 2.4 Mobil Veri Toplama Sistemlerinin Kullanılan Kablosuz İletişim Protokolleri Mobil Veri Toplama Sistemlerinde kullanılan veriler ya hafıza kartlarında ve depolama aygıtlarında saklanarak kullanılır ya da veri sağlayıcısına ait ağa bağlanılarak istenilen bilgi görüntülenir. İlk yaklaşımda; arazide doğrudan toplanan bilgiler veya mevcut olan harita bilgileri lokal bellek üzerine kaydedilir. Bu durumda birtakım bellek sorunları söz konusu olabilir. Çünkü taşınabilir cihazların çoğu sınırlı bellek kapasitesine sahiptir yılı itibari ile piyasada bulunan tipik bellek cihazları ve kapasiteleri şu şekildedir: Multi Media Kartlar (MMC, 4 GB ta kadar), Secure Dijital Kartlar (SD, 4 GB ta kadar), Compact Flash Kartlar (CF, 8 GB ta kadar), SmartMedia Kartlar (1 GB ta kadar), PC ye takılı Hard Disk Sürücüleri yada PCMCIA Kartlar (5 GB ta kadar). Örneğin Barselona gibi büyük bir kente ait; cadde ve alan isimleri, güzergâhlar, tekçift yönlü yollar, ulaşım ve anıt bilgilerini içeren GDF formatındaki harita bilgileri yaklaşık 40 MB kadardır. Kapasitesi 1 GB olan harici bellek kullanılması halinde, Barselona kentine ait verilerin tam 25 kat büyüklüğünde bir veri grubu rahatça bellekte saklanabilir (Casademont 2004). İkinci yaklaşımda ise; kartografik bilgiler sadece isteğe bağlı olarak yüklenir. Bu işlem kullanıcı açısından oldukça basit bir şekilde yapılır. Gezici CBS platformu gerekli haritanın lokal olarak kayıtlı olmadığı algılandığında kullanıcının onayını

24 -13- aldıktan sonra haritayı cihaza yüklemeye çalışır. Mobil cihazlarla kartografik sunucunun oluşturacağı sabit bir ağ ile bağlantı kurabilmek için iki çeşit kablosuz ağ kullanılabilir. Bunlar; WLAN (Wireless Local Area Network) ve WWAN (Wireless Wide Area Network) dır. WLAN, isminden de anlaşılabileceği gibi birkaç metreden birkaç kilometreye kadar olan sınırlı bir kapsamaya sahiptirler. Ana özellikleri yüksek transfer hızı sağlamaları ve özel olarak sahiplenilmeleridir. WLAN ilk ortaya çıktığında ofis veri ağları olarak tanındı, daha sonra üniversite kampüsleri, hastaneler yada diğer özel ve kamu kurumlar için kapsama sağlayacak şekilde genişledi. Öte yandan WWAN ağlar ulusal kapsama sağlayan kamu ağlarıdır ve CDMA200, UMTS ya da FOMA gibi üçüncü kuşak hücresel ağlar için 2 Mbps a kadar olan daha düşük transfer hızı sağlarlar. Bu tür ağlar daha verimli bağlantı oluşturma hedef alınarak tasarlanmış olup, üzerlerinden veri aktarımı gerçekleştirme işlemi pahalıdır. WLAN ağlar için üç temel teknoloji söz konusudur (Casademont 2004). Bunlar; IEEE WLAN için uluslar arası anlamda kabul gören ilk standart 26 Haziran 1997 yılında ortaya çıkmıştır. IEEE b 11 Mbps transfer hızına, IEEE a ve IEEE g 54 Mbps transfer hızına ve IEEE n 108 Mbps transfer hızına sahiptir. WEP (Wired Equivalent Privacy) algoritması gibi diğer istasyonların veri paketlerini anlamasını engelleyen güvenlik özellikleri bu standarda eklenmiştir. Bluetooth taşınabilir ve/veya sabit elektronik cihazlar arasında kabloyla yapılan bağlantı kurma işleminin yerini almak amacıyla bir noktadan birçok noktaya ses ve veri transferi için kısa dalga boylu radyo frekanslarını kullanan bir teknolojidir. Bu teknoloji bir cihazla diğerleri arasında evrensel bir radyo linkini kullanarak kabloların yerini almak amacıyla ortaya çıkmıştır. Son zamanlarda birçok teknolojik mobil cihaz bu arabirim ile donatılmış durumdadır. Normal menzili 10 metredir ve bu menzil 100 metreye kadar artırılabilir. Asimetrik data aktarım hızı 721 Kbps, simetrik data aktarım hız da Kbps kadardır. Infrared (IrDA), Infrared Data Association kelimelerinin kısaltılmış halini temsil eder. IrDA, geniş bir teçhizat, bilgisayar ve iletişim araçları arasında noktadan noktaya transferi destekleyen düşük maliyetli kızılötesi veri alış verişini oluşturan bir

25 -14- organizasyondur. Birçok mobil cihaz, menzili 1 metre ve aktarım hız 9.6 Kbps dan 4 Mbps a kadar olan bu arabirimle donatılmıştır. WWAN ağlar ya da yaygın ismiyle mobil telefon ağları ilk olarak ses ağları olarak ortaya çıkan ağlardır. Ancak daha sonra veri aktarımının bir gereksinimi olarak her türlü verinin transferinde kullanılmıştır. Bu ağlar zamanla değişiklik geçirmiş ve kapasitelerine göre üç kuşak şeklinde sınıflandırılmıştır. Bu sınıflandırma 1, 2 ve 3. kuşak şeklindedir (Casademont 2004). CBS gibi yoğun veri içeren uygulamalarda veri transfer hızı yüksek olmalıdır. Bu anlamda ikinci kuşak ağlar (2.5G) 144 Kbps lik yüksek hızlı mobil internet imkân sağlarlar. İkinci kuşak ağlarla multimedia olanaklar mümkündür. Önde gelen 2.5G ağlar GPRS (General Packet Radio System) ve CDMA2000 1x (Code Division Multiple Access x) dir yılının sonunda ilk üçüncü kuşak (3G) ağlar Avrupa da, Japonya da ve bölgesel bazlı olarak uygulanmıştır. 3G ağları, SVA (Streaming Video Application), MMS (Multimedia Messaging Services) ve LBS (Location Based Services) gibi gelişmiş uygulamalara 144 Kbps dan 2 Mbps kadar olan aktarım hızıyla olanak sağlamaktadır (Niu 2004). 2.5 Mobil Veri Toplama Sistemlerinin Kullanım Alanları Günümüzde arazi çalışmalarında konumsal veriyi kullanan birçok uygulamada Mobil CBS nin sağladığı doğruluk ve verimlilikten yararlanılmaktadır (Tablo 1.1). Gezici özelliğe sahip bir coğrafi bilgi sistemi ile kullanıcı bürodaki yazılım donanım gereksinimlerine bağlı kalmaksızın, arazi de gerekli olan tüm işlemleri, tıpkı klasik CBS yaklaşımında olduğu gibi, doğrudan mobil cihazlar üzerinde gerçekleştirmektedir (Wilson 1998). Böylece CBS nin kullanıldığı uygulama alanlarında artış sağlanmakta ve CBS kullanımı her geçen gün yaygınlaşmaktadır. Mobil CBS nin kullanıldığı bazı temel uygulamalar şunlardır; Arazide envanter oluşturma çalışmalarında. Bakım - onarım çalışmalarında tablo bilgilerinin güncellenmesinde. Doğal kaynakların haritalanmasında. Askeri istihbarat ve harekât yönetimi çalışmalarında.

26 -15- Arazide denetim çalışmalarında. Arsa-Arazi değerlendirmede çalışmalarında. Kaza, afet gibi olayların raporlama çalışmalarında. Arazideki doğal ve yapay detaylara ait verilerin toplanmasında. Sağlık amaçlı veri toplama, hastalıklarla mücadele, zararlı bitki/böceklerle mücadelede. Orman yangınları için riskli alanların belirlenmesi, koruma altındaki canlıların yaşam alanlarının belirlenmesi gibi çevresel çalışmalarda. Konuma dayalı analiz ve karar verme işleminde. Tablo 1.1 Çeşitli Mobil CBS Uygulamaları (Url 2) 2.6 GPS Entegreli Mobil Sistemler GPS, bir objenin uydu sinyalleri yardımıyla yerküre üzerinde doğru bir şekilde konumlandırılmasına olanak sağlar. GPS teknolojisi, dünya da birçok konum tespiti gerektiren uygulamalarda yoğun olarak kullanılmakla birlikte, hızlı veri saklama özelliğinden dolayı, CBS çalışmalarında da sıkça kullanılmaya başlanmıştır (Hunter 2002).

27 -16- GPS alıcıları mobil cihazlara portlar üzerinden uygun kabloyla bağlanabilirken, piyasada cep bilgisayarlarının genişletme yuvalarına takılabilen el-gps alıcıları da mevcuttur (Niu 2004). Bazı üreticilerin alıcıları GPS uydular yanında WAAS ve EGNOS sistemlerinden de sinyal alarak ±3 metre civarında mutlak doğrulukta konum bilgisi sağlayabilirken, bazı el tipi alıcılar da DGPS desteği ile ±1 metreden daha iyi doğruluk sunabilmektedir (Url 3). Bu alandaki ticari pazara bir nevi Trimble firması hâkim olmakla birlikte Magellan ve Garmin marka el tipi GPS alıcıları da çok yaygın olarak kullanılmaktadır. El-GPS alıcılar tek başına veri toplamak için kullanılabilir, ancak Mobil CBS uygulamalarında, bir CBS yazılımıyla birlikte mobil cihaz üzerinde gerçek zamanlı olarak konumsal veri elde etmek ve navigasyon yapmak amacıyla kullanılırlar. (Şekil 2.7). Şekil 2.7 Aynı Zamanda Bir Cep Bilgisayarı Olarak da Kullanılan El Tipi GPS Alıcısı (Trimble Recon)

28 MEVCUT VERİ TOPLAMA SİSTEMLERİ Arazide veri toplamaya yönelik çalışmalar için oluşturulan sayısal veri toplama sistemleri Şekil 3.1; Mobil bilgisayar, Veri toplama yazılımı, El tipi GPS alıcısı, Lazer açı ve mesafe ölçer, olmak üzere dört ana bileşenden oluşmalıdır. Bu bileşenler ölçü esnasında tek bir jalona monte edilerek veya bir kısmı topoğraf tarafından giyilen yelek üzerinde taşınmaktadır. Şekil 3.1 Sayısal Veri Toplama Sistemi Mobil bilgisayar, yağmur ve toz gibi kötü hava koşullarından etkilenmeden çalışılabilmesi amacıyla koruma kutusu içerisinde muhafaza edilmekte ve bilgisayara kalem imleç ile komuta edilmektedir. GPS alıcısı ile mobil bilgisayar arasındaki veri iletişimi RS232 seri ara birim üzerinden kablo ile veya bluetooth ile kablosuz olarak yapılabilmektedir.

29 Mobil Bilgisayar Veri toplama sisteminde verilerin depolandığı, veri toplama yazılımının çalıştırıldığı, GPS alıcısı ile lazer açı ve mesafe ölçerin ürettiği ölçülerin toplanıp işlendiği birimdir. Sayısal veri toplama sistemlerinde mobil bilgisayar olarak el tipi (avuç içi) bilgisayar (Şekil 3.2, Tablo 3.1) kullanılmaktadır. Tablo 3.1 Avuç İçi Bilgisayar Özellikleri Birim Özellik RAM 64 Megabayt İşlemci 400 MHz Intel XScale İşletim Sistemi Windows CE Ekran 3.5 renkli TFT İletişim Bluetooth, Infrared Batarya Lithium ion Sayısal sistemlerle arazi çalışmaları yapılırken, altlık olarak kullanmak amacıyla, vektör veya raster veri kullanılabilmektedir. Örneğin %20 sıkıştırma oranına sahip bir *.sid formatındaki raster görüntünün ortalama boyutu 5-7 Mb arasındadır. Aynı alanın vektör verisi *.shp uzantısı ile detay yoğunluğuna göre Mb arasında değerler almaktadır. Düşük hafıza ve işlemci hızına sahip avuç içi bilgisayarlarda bu verilerin işlenmesi ve üzerine arazide detay toplanmasında sıkıntılar yaşanmaktadır. Bu tip yoğun veri kümeleri ile çalışılan sistemlerde avuç içi bilgisayar yerine tablet pc kullanılması daha uygun olacaktır. Şekil 3.2 Avuç İçi Bilgisayar

30 Veri Toplama Yazılımı Arazide veri toplamak amacı ile CBS tabanlı bir veri toplama yazılımı (Şekil 3.3) kullanılmaktadır. Bu yazılım kullanılarak öznitelik bilgileriyle beraber detaylar, nokta, çizgi ve alan tipi katmanlarda *.shp formatında toplanmaktadır. Bu yazılım ile bilgisayara bağlı GPS alıcısından bilgisayarın seri arabirimine gelen konum bilgileri veya kalem imleç ile işaretlenmek suretiyle otomatik olarak veri toplanabilmektedir. GPS alıcısı ile doğrudan nokta üzerinde ölçü yapılamadığı durumlarda, lazer ölçer ile ölçülen açı ve mesafe bilgileri kullanılarak merkez dışı veri toplanabilmektedir. Şekil 3.3 Veri Toplama Yazılımı (ArcPad) Veri toplama yazılımı bir semboloji kütüğü ile beraber gelmediğinden dolayı farklı detaylar farklı renklerle gösterilmektedir. Ancak kullanıcı ihtiyaçları doğrultusunda oluşturulacak semboloji kütüklerinin desteği ile kartoğrafik semboloji ile gösterim ve veri toplama gerçekleştirilebilir. 3.3 El Tipi GPS Alıcısı Sayısal veri toplama sisteminin olmazsa olmaz elemanı olan GPS alıcısı, esas olarak WGS84 datumunda coğrafi koordinat üretmekte ve alıcı içindeki yazılım ile başka datum ve koordinat sistemlerine dönüştürülmektedir. Alıcı, Ulusal Denizcilik Elektronik Birliği (NMEA - National Marine Electronic Assosiation) veri iletişim protokolünü destekleyen (Tablo 3.2) ve kolay taşınabilir (mobil) bir yapıya sahiptir. Ayrıca alıcı ile dar alanlarda gerçek zamanlı Diferansiyel GPS (DGPS) ölçüsü

31 -20- yapılabilmekte, geniş alanda ise gerekli iletişim sistemleri sağlandığı takdirde DGPS ölçüsü yapabilecek teknik özelliklere sahip bulunmaktadır. GPS alıcısı (Şekil 3.4), üzerinde durulan detay noktasına ilişkin olarak alıcıda ölçülen bilgiler alıcı menüleri üzerinden NMEA protokolü aktif hale getirilip iletişim ayarları yapıldıktan sonra otomatik olarak bilgisayarın seri arabirimine akmakta, yazılım marifetiyle okunup, detay işaretlenmekte ve vektör katmana eklenmektedir. WAAS (Wide Area Augmentation System) ve EGNOS (The European Geostationary Navigation Overlay System) uydularının yayınladığı sinyalleri almaya yetenekli GPS alıcıları ile daha doğru ve hassas mutlak konum belirlenebilmektedir. Ortalama bir GPS alıcısında minimum bulunması gereken özellikler Tablo 3.3 de gösterilmiştir (Url 8). Tablo 3.2 GPS Alıcısının Konum Ve Hız Belirleme Doğrulukları Yatay Konum standart uydularla <7 metre, WAAS- EGNOS uydularıyla <3 metre Ortometrik yükseklik < 10 metre Hız 0.1 Knot Tablo 3.3 GPS Alıcısında Aranan Minimum Teknik Özellikler Koordinat Sistemi UTM, Coğrafi, MGRS Datum ED50, WGS84 Data Giriş Protokolu RTCM SC-104 Data Çıkış Protokolu NMEA 0183 Ölçü tipi Kod Kanal sayısı 12 paralel kanal Konumlama yöntemi Mutlak konumlama, DGPS

32 -21- Şekil 3.4 El Tipi GPS Alıcısı 3.4 Lazer Açı ve Mesafe Ölçer Lazer teknolojisi ile çalışan mesafe ölçer (Şekil 3.5) ve elektronik pusula (Şekil 3.7) olmak üzere iki bileşenden oluşmaktadır. Bunlardan mesafe ölçer tek başına kullanılırsa mesafe ve düşey açı, elektronik pusula tek başına kullanılırsa istikamet açısı ölçülebilmektedir. İkisi beraber kullanıldığı durumda; durulan noktadan bakılan noktalara düşey ve yatay (istikamet) açılar ile mesafeler ölçülüp, koordinatı GPS alıcısı ile belirlenen noktadan konumu bilinmeyen başka noktalara (merkez dışı ölçüm ile) koordinat taşınması mümkün olmaktadır. Lazer açı ve mesafe ölçer Bluetooth ile mobil bilgisayara bağlanarak ölçülerin bilgisayara otomatik olarak akışı sağlanmaktadır. Bluetooth kullanılamadığı durumlarda ise ölçülen açı ve mesafe bilgileri veri toplama yazılımında elle girilerek merkez dışı noktanın koordinatları bulunmaktadır. Lazer açı ve mesafe ölçerin teknik özellikleri Tablo 3.4 de verilmiştir.

33 -22- Tablo 3.4 Lazer Açı Ve Mesafe Ölçer Teknik Özellikleri Özellikler Metrik Kablo/Çubuk Tatbik Menzili 50 m Telefon direğine tatbik 150 m Taş yüzeyler / Binalar 250 m Maksimum Mesafe 575 m Mesafe Çözünürlüğü 0.01 m Eğim Limitleri ± 90 Eğim Doğruluğu ± 0.1 Ağırlık 1 kg Lazer Mesafe Ölçer: Sayısal topoğrafik veri toplama sistemlerinde lazer mesafe ölçerin (Şekil 3.5 ve 3.6) bilgisayara bağlantısı kablo ile yapılabilir, ancak kablolarla sık olarak arızalar yaşandığı için, Bluetooth ile bağlantı tercih edilmektedir. Ölçme Seçenekleri Lazer mesafe ölçerin 6 farklı ölçü seçeneği vardır. Bunlar Tablo 3.5 de görülmektedir. Tablo 3.5 Lazer Mesafe Ölçerin Ölçme Seçenekleri İŞARET HT HD VD SD INC MULTI AÇIKLAMA Nesnenin yükseklini ölçer. Nesneye olan yatay mesafeyi ölçer. Nesneye olan düşey mesafeyi ölçer. Nesneye olan eğik mesafeyi ölçer. Eğim açısını ölçer. Birden fazla ölçüm yapılmasını sağlar. CUM, birden fazla ölçü yaparak ortalamayı ölçü olarak verir. DIFF, yapılan ölçülerin ortalamadan farkını verir.

34 -23- Ölçme Özellikleri Lazer mesafe ölçerin 4 farklı ölçüme özelliği vardır. Bunlar Tablo 3.6 da görülmektedir (Url 7). Tablo 3.6 Lazer Mesafe Ölçerin Ölçme Özellikleri İŞARET GATE OFFSET PIVOT FILTER AÇIKLAMA Maksimum ve minimum ölçü aralığı tanımlamakta kullanılır. G; seçeneğin aktif olduğunu gösterir. S; minimum mesafe tanımlıdır. Tanımlı mesafeden uzun mesafeye ölçü yapar. L; maksimum mesafe tanımlıdır. Tanımlı mesafeden kısa mesafeye ölçü yapar. Eğik mesafeden belirli bir mesafeyi çıkarır veya toplar. Nesnenin tepesine ve tabanına yapılan ölçmelerin farkı. Yalnız reflektörden gelen ışının algılanabilmesi için sensörün hassasiyetinin düşürülmesi. Ayarlar/Seçenekler Lazer mesafe ölçerin 8 farklı menüden ayarlama seçeneği vardır. Bunlar Tablo 3.7 de görülmektedir (Url 7). Tablo 3.7 Lazer Mesafe Ölçerin Ayarları İŞARET SYS RIGHT/LEFT BORE CAL AUTO UNITS V AÇIKLAMA Aletin çalışma özelliklerini seçer. Sağ/sol düğme panelinin kullanımda olduğunu gösterir. Dürbündeki kırmızı lazer işaretini ayarlar. Eğim sensörünü ayarlar. Veri akışının otomatik olmasını sağlar. Ekran ışığının açık olduğunu gösterir. F, feet; M, metre; D, derece, G, grad Pillerin voltajı okunur.

35 -24- Şekil 3.5 Lazer Mesafe Ölçer (Url 7) Şekil 3.6 Lazer Mesafe Ölçerin Ölçü Ekranı Elektronik Pusula: Bakılan detayın istikamet açısını belirlemek için kullanılmaktadır (Şekil 3.7), cihaz ile manyetik istikamet açısı ölçülmektedir.

36 -25- Şekil 3.7 Elektronik Pusula Yıllık olarak hesaplanan manyetik sapma açı değerlerinin pusulaya girilmesi durumunda, cihaz ölçtüğü manyetik kuzey açısına sapma değerine ekleyip bakılan noktaların gerçek kuzeyden olan istikamet açı değerini hesaplamaktadır. Elektronik pusulanın özellikleri Tablo 3.8 de görülmektedir.

37 -26- Tablo 3.8 Elektronik Pusulanın Özellikleri (Url 7) Azimut açısının ölçüldüğünü gösterir. Eğer manyetik sapma değeri girilmiş ise bu değeri dikkate alarak hesaplama yapar. Manyetik sapma, mutlak sapma (pusulanın diğer manyetik alanlardan etkisini yok etmek için girilen tolerans değeri), grid sapma açısı girmek içim kullanılır. Kullanıcı tanımlı koordinatlara göre rölatif azimut açısı ölçer. Elektronik pusulanın kalibrasyonunda kullanılır. Sistem menü ya da alt menüsünde olunduğunu gösterir. Alet ve çalışma özelliklerinin seçiminde kullanılır. Ekran ışığının açık olduğunu gösterir. Derece veya Grad cinsinden ölçü yapıldığını gösterir. Ekranda görülen ölçünün tutulduğunu ve yüklemeye hazır olduğunu ifade eder. Eğer yanıp sönüyorsa ölçüye başlandığı anlamına gelir. Kullanıcı tarafından tanımlanmış herhangi bir 0 0 den azimut ölçülür. Verilen azimutu bulurken aktif olur (Aiming aid). Pusulanın diklik toleransının aktif olduğunu gösterir (Level Aid). Ölçü sonrası istenilen azimuta yönlenme ve alet diklik toleransı uygulamalarının açık olduğunu gösterir. Lazer mesafe ölçerden veri alındığını gösterir (CR400 seri veri formatı). Verinin el bilgisayarına gittiğini gösterir. Verinin el bilgisayarından ya da lazer mesafe ölçerden alındığını gösterir. 3.5 Sayısal Veri Toplama Sisteminin Çalışma Prensibi Çevrede GPS sinyallerini etkileyecek (yansıtarak bozacak veya bloke edecek) engel yoksa GPS alıcısını doğrudan ölçülecek detay noktası üzerine tutarak ölçü yapmak esastır. Bunun mümkün olmadığı hallerde; GPS alıcısı engelsiz bir alana kurularak (Şekil 3.8 ve Şekil 3.9) lazer ölçerle diğer noktalara merkez dışından koordinat taşınır.

38 -27- Alet kurulan bir istasyondan çok sayıda detay alınması gerektiği koşullarda ise GPS alıcısı engelsiz bir alana kurulup, lazer ölçerle diğer noktalara açı ve mesafe ölçerek koordinat taşınır. Şekil 3.8 GPS Sinyallerini Bozan Detayların Ölçülmesi Şekil 3.9 Engelsiz Alandan Engelli Alandaki Detayların Ölçülme

39 YERSEL FOTOGRAMETRİ Resimlerin çekim yerine göre fotogrametri, Yersel fotogrametri Hava fotogrametrisi olmak üzere ikiye ayrılırken, değerlendirme sistemleri de üç yönteme ayrılır (Gürbüz 2003). Analog Fotogrametri Analitik Fotogrametri Sayısal Fotogrametri Bunlardan yersel fotogrametride resimler yerden çekilir. Ülkemizde 1925 de 1:25000 ölçekli haritalar için fotogrametrinin ilk uygulanması yersel fotogrametri ile başlamıştır. Ancak bu yöntemle harita yapımında bazı zorlukların bulunması nedeniyle bu konuda yerini hava fotogrametrisine bırakmıştır. Harita yapımında yersel fotogrametrinin uygulanabilmesi için, Arazide yeterince yükseklik farkı bulunması Arazinin açık (ağaçsız) olması gerekmektedir (Gürbüz 2003) Ayrıca bu yöntemle büyük alanların haritalanması zor olmakta, çok sayıda yer kontrol noktasının tesisi gerektiğinden, yapım zamanı ve maliyeti yükselmektedir. Ancak fotogrametrinin harita yapımı dışındaki birçok uygulamasında örneğin mimarlık fotogrametrisinde, endüstri fotogrametrisinde, kriminoloji, tıp ve benzeri alanlarda yersel fotogrametri, günümüzde artan bir yoğunlukla uygulanmaktadır. Bundan başka uygulama alanının artmasında,

40 -29- Küçük kuruluşlar tarafından uygulanabilir olması Basit ve hava fotogrametrisine oranla ucuz aletlerle yapılabilmesi Küçük alanlar ve dar kapsamlı konular için daha ekonomik olması Büyük ölçekli resimlerin kolaylıkla çekilebilmesi Resim çekiminde kamera sabit olduğundan, uzun poz süreleri uygulanarak ince taneli filmler kullanılıp ayırma derecesi yüksek görüntülerin elde edilebilmesi gibi hususlar da etken olmaktadır. Yersel fotogrametri, incelenecek şeyin (objenin) ve kameranın hareket durumuna göre üç guruba ayrılabilir. Bunlar; Statik (Duran cisimlerin duran kameralarla incelenmesi) Yarı statik (Hareketli cisimlerin duran kameralarla çekilen resimleriyle incelenmesi) Dinamik (Hareketli cisimlerin, hareketli kameralarla çekilen resimleriyle incelenmesi) (Gürbüz 2003) Uzun yıllar boyunca kullanılan klasik yersel fotogrametri yönteminde belgeleme ve Röleve amacıyla fotoğraflar metrik kameralar ile çekilmekteydi. Tarihi ve kültürel mirasın özellikleri göz önünde bulundurularak mono olarak çekilen fotoğraflar tek fotoğraf değerlendirmesi (rödresman), ya da stereo çekim durumunda analog stereo değerlendirme aletlerinde değerlendirilmekteydi. Sayısal fotogrametri yöntemi ile birlikte yarı metrik kameralar ya da sayısal (dijital) kameralar ile çekilen fotoğraflar sayısal fotogrametrik değerlendirme aletlerine aktarılmaktadır. Bütün yöneltme ve çizim işlemleri bilgisayar ortamında gerçekleştirilmektedir. Sayısal fotogrametri yöntemi, otomatik ölçme işlemleri, sayısal üç boyutlu vektör veri, sayısal ortofoto, sayısal arazi ve yüzey modelleri gibi birçok imkânlar sunmaktadır. Gelişen bilgisayar ve bilgi teknolojileri ile birlikte sayısal yersel fotogrametri yöntemi ile elde edilen sonuç ürünler, belgeleme ve fotogrametrik röleve amacı dışında sayısal

41 -30- CAD ortamında tarihi ve kültürel mirasın üç boyutlu modellenmesi, üç boyutlu verinin görselleştirilmesi, elde edilen verilerin yönetilmesi ve CBS ortamına aktarılarak bu verilerin sorgulanması gibi birçok uygulamada kullanılmaktadır (Çorumluoğlu 2003). Fotogrametri, merkezi izdüşüm ve perspektif temellerinin ortaya çıkmasından başlayarak, bilgisayar teknolojisindeki gelişmesi ile birlikte günümüze kadar dört farklı gelişim evresi geçirmiştir (Şekil 4.1) (Demirel 1998). Digital Foto. Analitik Foto. Analog Foto. Plançete Foto Fotoğraf Balon Uçak Bilgisayar Uzay görün. CCD Kamera Şekil 4.1 Fotogrametrinin Gelişim Evreleri. Gelişim evreleri incelendiğinde, fotoğrafın bulunmasından sonra analog fotogrametriye geçiş yaklaşık yüzyıl, analog fotogrametriden analitik fotogrametriye geçiş yaklaşık yarım yüzyıl, analitik fotogrametriden dijital fotogrametriye geçilmesi ise yaklaşık 20 yıl sürmüştür (Gruen 1988). Dört süreç içerisinde en hızlı geçişin analitik fotogrametriden dijital fotogrametriye geçiş olduğu gözlenmektedir. Bununla birlikte bu geçiş süreci içerisindeki bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler dikkatle incelendiğinde bu geçiş evresinin aslında o kadar da kısa bir süreç olmadığıdır.

42 Dijital Fotogrametri Fotoğrafla başlayıp, optik-mekanik aletlerle devam eden fotogrametri yöntemine Analog Fotogrametri, fotoğraf ile başlayıp bilgisayar destekli aletler ile devam eden fotogrametri yöntemine Analitik Fotogrametri adı verilir. Üçüncü ve son gelişmiş olan fotogrametri yöntemi ise Dijital Fotogrametri'dir. Dijital fotogrametri tekniğinde, kamera görüntü düzlemindeki ışıklandırma fotografik olarak değil, elektronik olarak kaydedilir. Müteakiben, insan gözlemini ve tanımasını kolaylaştıran bilgisayarlı tekniklerle devam eder (Demirel 1998). ISPRS Çalışma Grubu II/III ün tanımıyla dijital fotogrametrik sistemler, manuel ve otomatik tekniklerin kullanılmasıyla dijital görüntülerden fotogrametrik ürünler türetmeye yarayan donanım ve yazılımlar olarak ifade edilmiştir. Bir başka ifade ile dijital fotogrametrik sistemler, girdi olarak dijital görüntüleri kullanan sorgulamalı veya yarı otomatik yöntemlerle tüm fotogrametrik görevleri yerine getirebilen yazılım ve donanımlardan oluşur (Karataş ve Altay 1995). Dijital fotogrametride, analog ve analitik fotogrametriden farklı olarak kamera görüntü düzlemindeki ışıklandırma fotografik olarak değil, elektronik olarak kaydedilir (Demirel 1998). Dijital fotogrametride görüntünün radyometrik bilgisi kullanılır. Örneğin bir hedef nokta vektörünün tanımlanmasında Analog fotogrametrideki üç boyut, Dijital fotogrametri için dördüncü boyuta genişletilmiştir. Buradaki dördüncü boyut ile piksel radyometresi kastedilmektedir. T AF = {X,Y,Z(X,Y)} (4.1) T DF = {X,Y,Z(X,Y),G(X,Y)} (4.2) Dijital görüntüye özgü radyometrik dördüncü boyut ile fotogrametri, artık geleneksel film fotogrametrisi için uygun olmayan dijital fotogrametrik işlemi otomatikleştirmek için birçok algoritma tipleri ile sunulmaktadır (Lue 1997).

43 -32- Temel görevi sayısal görüntülerden üç boyutlu bilgilerin çıkarılması olan dijital fotogrametrik sistemlerde veri akışı ana hatları ile Şekil 4.2 deki gibi gösterilebilir (Fritsch 1995). Şekil 4.2 Dijital Fotogrametrik Sistemde Görevler Dijital Fotogrametrik Sistemlerdeki temel elemanlar aşağıdaki gibi özetlenebilir : Yüksek çözünürlüklü tarayıcılar veya dijital kameralar, Dijital görüntünün işlenmesi aşamasındaki fotogrametrik işlemlere olanak sağlayan bilgisayar donanım ve yazılımı,

44 -33- Fotogrametrik işlemler sonucunda elde edilen ürünler. Bu ürünler CAD, CBS veya sayısal harita gibi bilgisayar ortamında saklanır veya ortofoto,vb. gibi çıktıları alınır. Bütün mühendislik alanlarında olduğu gibi dijital fotogrametride de, veri toplama ve toplanan verilerin işlenmesi önemlidir. Şekil 4.3'de dijital fotogrametrideki veri akışı, Şekil 4.4'de de verilerin işlenmesindeki iş akışı gösterilmiştir (Altan 1998). Klasik Kamera Foto Lab Tarayıcı Digital Fotogrametri Ünitesi CCD Kamera Digital Görüntü CAD Sistem 4.2 Temel Kavramlar Şekil 4.3 Digital Fotogrametride Veri Akışı Dijital Görüntü Dijital görüntüler bilgisayarlardaki özel dizilerdir. Bu dizideki her eleman aynı özelliğe sahiptir. Bu elemanlar görüntünün yapı taşları olup piksel olarak bilinmektedirler. Dijital görüntü bir pikseller bütünüdür. Görüntü kalitesini üç faktör belirlemektedir. Konum çözünürlüğü, radyometrik çözünürlük ve boyut. Dijital görüntünün konum çözünürlüğü piksel boyutundan türetilmektedir. Piksel boyutu ne kadar küçülürse dijital görüntü kalitesi o kadar artacaktır. Radyometrik çözünürlükten bir pikselin alabileceği renk değerlerinin miktarı anlaşılmaktadır. Örneğin 8 bitlik radyometrik çözünürlükten, bir pikselin 2 8 = 256 farklı renk değeri alabileceği anlaşılmaktadır. Radyometrik çözünürlüğün diğer bir özelliği ise görüntüdeki kanal sayısıdır. Bu kanallar çeşitli formlarda olabilmektedir. Bunlardan en yaygın olanları:

45 -34- Gri Scala RGB (Red, Green, Blue) CMY (Cyan, Magenta, Yellow) Gri seviye görüntüler genellikle 8 bit formundadır. Yani her piksel değerleri arasında toplam 256 değişik değer alabilmektedir. RGB formunda bir pikselin her kanalı gri seviyede olduğu gibi 0 ile 255 arasında bir renk değeri almaktadır. CMY formu RGB formu gibi olup sadece kanalların aldığı renkler değişmektedir. Üçüncü özellik ise görüntünün boyutudur. Bu değer görüntüye karşılık gelen satır ve sütun dizilerindeki piksellerin miktarı ve piksel boyutundan türetilmektedir (Altan ve Çelikoyan 1999).

46 -35- Şekil 4.4 Dijital Fotogrametride Veri İşlenmesi Her pikselin, bulunduğu konumunu gösteren satır ve sütun numarası vardır, dolayısıyla bir koordinat sisteminde yeri bellidir. Bir pikselin boyutu, dijital görüntü elde etmede kullanılan kamera veya tarayıcının ayırma gücüne bağlı olarak değişmektedir (Örneğin mikron arasında olabilir).

47 -36- Örnek olarak 23 cmx23 cm boyutundaki hava fotoğrafının 50 mikron boyutundaki piksellerle sayısallaştırılmasında yaklaşık 25 milyon piksel bulunmaktadır. Bilindiği gibi her bir pikselin konumu (satır sütun numarası) ve parlaklığı (gri değeri) tam sayılar ile ifade edilir. Bütün pikseller için bu sayılar ortaya konduğunda, görüntü tam sayılardan oluşan bir matris ile gösterilmiş olur. Bu matris, bilgisayarda veri işlemenin temel elemanlarını oluşturur (Castelman 1995). Şekil 4.5 Digital Fotogrametrik görüntü Eğer dijital görüntü fotogrametrik amaçlar için kullanılacak ise piksel ile ξ, η koordinat sistemi arasında bir bağlantı olmalıdır. Şekil 4.5' de görüldüğü gibi g ij, pikselin merkezine yani orta noktasına karşılık gelmektedir. i indeksine ξ görüntü koordinat bileşeni, j indeksine de η görüntü koordinat bileşeni karşılık gelmektedir. g ij olarak gösterilen pikseller bilgi depolayıcısıdır. Tabi ki piksellerin kapasitesi kullanılan kayıt cihazlarının çeşidine ve bilgisayara bağlıdır. Günümüzde en çok kullanılan değer kapasitesi 0' dan 255' e kadardır. Bu kapasite, insan gözünün sahip olduğu farklılaşma kapasitesinin çok üzerindedir. Bilginin içerdiği 256 farklı değer, 8 bit yani 1 byte içinde depolanabilir. Siyah-beyaz resimlerde olduğu gibi renkli resimlerde de pikseller 256

48 -37- farklı değer alır. Ama burada üç tane aynı boyuta sahip görüntü matrisine gereksinim duyulur. Bu sayede üç tabakalı görüntü bloğu elde edilir (Kraus ve Waldhausl 1993). Böylelikle, klasik ölçümlerle elde edilmiş olan görüntü koordinatları yerine, dijital fotogrametride piksellerle tanımlanmış görüntü koordinatları elde edilmiş olur Dijital Görüntü Oluşturma Yöntemleri Dijital fotogrametri için veri toplama çeşitli yöntemler ile elde edilebilir. Dijital fotogrametri için gerekli olan dijital görüntüler, analog fotoğrafların sayısallaştırılması yoluyla dolaylı olarak elde edebildiği gibi dijital kameralar ya da uzaktan algılama algılayıcıları tarafından elde edilen doğrudan dijital görüntüler olarak da elde edilir. Dijital fotogrametrik çalışma istasyonları, fotoğrafların optik bir sistem yerine bilgisayar ekranından görülebildiği analitik bir kıymetlendirme aleti olarak düşünülebilir Fotoğrafların Taranması Yüksek geometrik doğrulukla dijital veri sağladıkları için günümüzde en çok tercih edilen yöntemdir. Ulusal harita organizasyonları genelde dijital görüntülerin yüksek performanslı kameralarıyla çekilen hava fotoğraflarının, yüksek performanslı tarayıcılar tarafından taranması yoluyla elde edilmesini tercih etmektedirler. Böylece hem analoganalitik üretim, hem de dijital üretime olanak sağlanmış olmaktadır ki, ekonomik şartlar göz önünde tutulduğunda bunun çok gerçekçi bir yaklaşım olduğu gözlenmektedir. Fotogrametrik üretim işlemlerindeki görüntü tarama ile ilgili ekonomik ve teknik deneyimlere dayanan bildiriler, bilimsel ve teknik literatürde fazla yaygın değildir (Tolegard 1998). Fotoğrafların hem analitik hem de dijital sistemlerde kullanımı, foto tarayıcılarda performans ihtiyaçlarına dikkat çekmektedir. Analitik alet ve yöntemlerinin geometrik doğruluğu, tarayıcılarında aynı oranda yüksek ayarlılık ve küçük piksellerde tarama olanaklarına sahip olmasını gerektirmektedir (Tolegard 1998).

49 Dijital Kameralar Üç boyutlu objeleri kayıt etmek amacıyla kullanılan dijital kameralar iki boyutlu sensörleri üzerinde ihtiva etmektedir. Sensörler ayarlanmış zaman aralıklarında analog sinyalleri algılamaktadırlar. Daha sonra bu sinyaller için analog/dijital dönüşümü yapılır. CCD (Charge Coupled Devices) sensörlü kameralar dijital kameralar içinde en duyarlı görüntüyü elde eden kameralardır. Bu kameralarda görüntü içerisindeki piksellerin tamamı aynı anda kaydedildiği için, görüntü geometrisindeki platform hareketinin dinamik etkilerini ortadan kaldırması büyük bir avantajdır. Günümüzde CCD teknolojisi ile büyük formatlı fotoğrafların 7.5µm piksel boyutuyla bütün olarak görüntülerini almak mümkün değildir. Bu yüzden fotoğraflar parça CCD sensörler yardımı ile taranır ve daha sonra birleştirilebilir. Bunun için CCD sensörlerinin kameranın görüntü düzlemi üzerinde çok doğru mekanik konumlanmasına ihtiyaç vardır (Gürbüz 2003) Tarayıcı Kameralar ve Diğerleri Tarayıcı kameralar görüntülemede dinamik işlemlerle karakterize edilmişlerdir. Burada sensörler ile görünümün bağıl bir hareketi söz konusudur. Görüntüleme geometrisi genel olarak normal kameralardan farklıdır. Dolayısıyla kullanılacak fotogrametrik yazılımın geometrik bölümleri de buna uygun olarak değiştirilmelidir. Görüntülenecek nesne görüntüleme esnasında hareket eder ya da şeklini değiştirirse, nesnenin değişiklik zamanları koordinatlandırılmalıdır. Tarayıcı kameraların foto-tarayıcılardaki gibi nokta, çizgi gibi alan sensörleri olabilir. Bazı görüntüleme sistemleri stereo görüntüler sağlayabilmektedirler (SPOT). Pankromatik, multi-spektral veya her ikisinin birden mevcut olduğu sistemler vardır (Tolegard 1998). Tarayıcı ve dijital kameraların avantajları doğrudan dijital görüntü elde etme olup, bu tip görüntülerde yöneltme yapılmasına gerek yoktur. Tarayıcı kameralar genellikle uzaktan algılama uygulamalarında kullanılmakta olup uydu platformları üzerine yerleştirilmişlerdir. Örnek olarak SPOT, LANDSAT uyduları

50 -39- verilebilir. Uydu görüntüleri taranmış hava fotoğrafları ile karşılaştırıldığında daha düşük çözünürlüğe sahiptir, fakat daha geniş alanları kapsayabilmektedir. Tarayıcı kameralardan bazılarının; örneğin SPOT uydularının elde ettiği görüntülerde çözünürlük 10 m. ye kadar düşmektedir ki böyle görüntüler topoğrafik uygulamalar için de elverişlidir (Tolegard 1998). Diğer dijital görüntü elde etme yöntemleri ise uzaktan algılamada kullanılan RADAR, SAR vb. görüntülerdir. Fakat bu görüntülerin topoğrafik uygulamaları henüz yaygın değildir Dijital Görüntü İşleme (Dijital Image Processing) Dijital görüntü işlemenin temeli dijital veya sayısallaştırılmış fotoğraflara dayanmaktadır. Günümüzde fotoğrafların sayısallaştırılması yöntemi yaygın olarak kullanılmaktadır. Dijital görüntü işleme, dijital görüntülerden grafik, fiziksel ve grafik olmayan bilgilerin bilgisayar işlemleriyle çıkarılmasıdır. Görüntü işlemede kullanılan temel işlemler şu şekilde sıralanabilir: Görüntü Zenginleştirme (Image Enhancement), Geometrik Düzeltmeler (Geometric Corrections), Radyometrik Düzeltmeler (Radiometric Corrections), Filtreleme İşlemleri, Bölgesel Görüntü İşlemleri (Özbalmumcu 1994). Dijital görüntü verilerinin bilgisayarda ele alınması geometrik görüntü düzeltmeleri ve görüntü dönüşümleri için bütün olanakları işaret etmektedir. Birleştirilmiş yeniden örnekleme zaman alıcı olmakla birlikte teknik ve matematiksel anlamda bir sınırlama mevcut değildir. Görüntü düzeltmelerinin sınırları, hata modelleme, görüntü sistemi kalibrasyonu dışında düzeltme teknikleriyle elde edilememektedir. Dijital görüntü verilerinde özel olarak uygulanan diğer bir görüntü düzeltme işlemi daha mevcuttur. Bu da analitik fotogrametride uygulanamayan radyometrik görüntü düzeltmeleridir. İşlemler

51 -40- görüntü sıkıştırma ve histogram dönüşümleriyle görüntü yükseltme, filtreleme tekniklerini içermektedir. Dijital görüntülerde görüntü detaylarının daha iyi gözlenmesi ve yorumlanması konusunda çeşitli olanaklar sağlar. Teknik aletlerin gücüne bağlı olarak, düşük düzeyli görüntü düzeltmeleri dijital görüntü işlemede önemli bir potansiyele sahiptir. Ancak bu işlem düzeyi dijital fotogrametrinin gelişimi için yeterli değildir. Bunun yanısıra analitik fotogrametri yöntemine oranla diğer birçok avantajı daha mevcuttur. Bunlar orta ve yüksek seviyeli görüntü işleme uygulamalarını da içerirler. Günümüzde, dijital fotogrametrideki çoğu çabalar orta seviyeli görüntü işleme yöntemlerine, özellikle otomasyon ölçütlerinde önemli bir yer tutan görüntü eşlemeye yönelmiştir. Dijital fotogrametrinin başarısı otomatik eşleme işlemlerinin kalite ve hızına bağlıdır. Fotogrametrinin geleceğinde büyük öneme sahip olabilecek diğer büyük bir dijital yöntem potansiyeli de çoklu veri işleme olarak bilinen farklı verilerin sürekli işlenişi ve çoklu sensör sistemiyle ilgilidir. Ayrıca coğrafi bilgi sistemlerinin bir parçası olarak dış verilerle görüntülerin entegrasyonunu da göz önünde tutmak gerekmektedir Dijital Fotogrametrik Sistemlerin Temel Bileşenleri Dijital fotogrametrik sistemlerde olması gereken temel donanım bileşenlerini şu şekilde özetleyebiliriz: Stereo Görüntüleme Sistemi: Sayısal formattaki görüntülerden yöneltme işlemlerinin yapılabildiği, monoskopik veya stereoskopik görüntülemenin yapılabildiği, veri toplama, işleme, düzeltme ve dönüşüm işlemlerinin yapılabildiği, çeşitli girdi ve çıktı arabirimleri ile desteklenen temel donanım bileşenidir. Tarayıcı: Yüksek geometrik ve radyometrik doğrulukla, siyah-beyaz veya renkli hava fotoğrafı ve uydu görüntülerini, çeşitli çözünürlüklerde tarayarak sayısal forma dönüştürmeye yarayan, önemli bir girdi birimidir. Hassas Çıktı Cihazı: Elde edilen raster veya vektör verilerin hassas bir şekilde grafik çıktılarının alınmasına olanak sağlayan bir bileşendir.

52 -41- Dijital fotogrametrik sistemlerdeki temel yazılım bileşenlerini şu şekilde özetleyebiliriz: Tarayıcı sistem yazılımı: Analog formdaki görüntüleri sayısal forma dönüştürmeye yarar. Proje yönetimi yazılımı: Fotogrametrik proje ile ilgili tanımlamalar (kamera ve görüntü bilgileri, projeksiyon sistemi, uçuş bilgileri, vb.) yapılır. Dengeleme yazılımı: Görüntü yöneltme bilgilerinin elde edilmesine olanak sağlayan, manuel veya otomatik nokta ölçüm ve nirengi işlemlerinin yapılabildiği yazılımdır. Görüntü işleme yazılımları: Monoskopik veya stereoskopik görüntü elde edilmesine, görüntü zenginleştirme ve düzeltme işlemlerine olanak sağlar. Veri toplama yazılımları: Görüntüler üzerinden CAD veya topolojik yapıda veri elde edilmesine ve işlenmesine olanak sağlar. SYM, ortofoto ve mozaik yazılımları: Görüntülerden sayısal yükseklik verisi toplanmasına ve işlenmesine, ortofoto görüntü ve mozaik oluşturmaya olanak sağlar Dijital Fotogrametrik Sistemlerde Uygulanan İşlem Adımları A. Verilerin Sisteme Aktarılması (veri girişi): Fotoğraf veya uydu görüntülerinin istenen duyarlıkta taranması, Orijinal sayısal uydu görüntülerinin veya dijital görüntülerin (mono,stereo) sisteme yüklenmesi, Diğer mevcut tüm sayısal bilgilerin, fotogrametrik ve fotoğrafik verilerin sisteme aktarılması.

53 -42- B. Sayısal görüntü işleme: Görüntüler üzerinde, görüntünün kalitesini arttıran minimum düzeyde sayısal görüntü işleme tekniklerinin uygulanması, Görüntü zenginleştirme, histogram analizi, kontrastlık işlemlerinin yapılması. C. Fotogrametrik Nirengi Ölçümü ve Blok Dengeleme: Tüm kolon ve blok içindeki modellerin fotogrametrik nirengi ölçümlerinin yapılması, Fotogrametrik olarak ölçülen modellerdeki ilave fotogrametrik yeni noktaların bilinen nirengilerle birlikte blok dengelemeye tabi tutularak koordinatlarının belirlenmesi, Sayısal stereo görüntülerinin sağlanması. D. Stereo Modellerde Yapılan Yöneltmeler ve Veri Toplama İşlemleri: İç, karşılıklı ve mutlak yöneltmelerin yapılması, SYM verilerinin toplanması, İstenen noktalarda koordinat ölçümleri ve kaydının yapılması, Sayısal stereo görüntülerde vektör detay verilerinin toplanması, Sayısal eş yükseklik eğrilerinin el ile çizilmesi veya mevcut SYM verilerinden eş yükseklik eğrilerinin çizimi, Detaylara ilişkin öz nitelik bilgilerinin toplanması, Çeşitli ölçümlerinin (alan,uzunluk,hacim,eğim vb) ve CBS uygulamalarının yapılması.

54 -43- E. İki Boyutlu Raster ve Vektör Veriler Üzerinde Yapılan Uygulamalar, Yöneltmeler ve Veri Toplama İşlemleri: Sayısal mono görüntüler üzerinde, seçilen belirgin detaylar ve kontrol noktalarının koordinatlarının ölçülmesi ve kaydedilmesi, Sayısal mono görüntülerin, altlık basılı harita, detay kalıbı veya mevcut sayısal vektör verileri yardımıyla görüntü harita çakıştırma işleminin yapılması (image to map registeration), Elde mevcut sistemde stereo olarak toplanan, sayısal eş yükseklik eğrisi bilgilerinden elde edilen veya başka kaynaklardan aktarılan SYM verileri ile görüntünün yataylanması (geometrik yataylama, rectification) Yataylanmış sayısal hava fotoğrafı ve uydu görüntülerinden ortofoto, fotomozaik ve anaglif harita üretimi, Yataylanmış mono görüntüler üzerinde ekrandan sayısallaştırma yapılarak sayısal üç boyutlu vektörel bilgilerin toplanması. F. Verilerin Düzeltilmesi (editlenmesi): Yataylama işleminin ve stereo modelin kontrolü ve düzeltilmesi, SYM verilerinin düzeltilmesi (üç boyutlu superimposition olanağı ile), Mono veya stereo olarak toplanan detay verilerinin düzeltilmesi, Eş yükseklik eğrisi çizimlerinin düzeltilmesi. G. Sayısal Verilerin Arşivlenmesi: Sayısal raster ve vektörel bilgilerin grafik ve sayısal çıktısının alınması, Sayısal ortofoto harita ve fotomozaik çıktısının alınması (grafik,sayısal formda), Anaglif harita çıktısının alınması (grafik ve sayısal formda),

55 -44- Fotogrametrik dengeleme, her türlü koordinat ölçümü, diğer ölçümler ve uygulamalara ilişkin çeşitli rapor ve çıktıların, ASCII kütüklerinin alınması Dijital Fotogrametri Yöntemi ile Elde Edilen Ürünler Sayısal raster görüntülerinin analog forma dönüştürülmesi sonucu film veya diapozitif üzerine alınan baskılar, Fotogrametrik nirengi nokta sıklaştırması ile belirlenen nokta koordinatları, Fotoğraflara ilişkin dış yöneltme elemanları, Stereoskopik modellerde foto yorumlama, Model alanında istenen noktaların üç boyutlu koordinatları, Değişik ölçeklerde sayısal vektör haritaları, GIS amaçlı veriler (doğrudan CBS e aktarılabilen), SYM ve SAM verileri (el ile veya otomatik olarak), Elde edilen SYM verilerinden eş yükseklik eğrileri çizimi, Ortofoto haritalar, Fotomozaikler, Anaglif haritalar, Üç boyutlu modelde belirli doğrultular boyunca elde edilen sayısal en kesit ve boy kesit değerleri, Perspektif görüntüler. 4.3 Dijital Ortofoto Fotoğraf ve görüntülerdeki içerik zenginliğini koruyan ve harita gibi ölçeklendirilebilen fotoğraflara duyulan ihtiyaç, ortofoto kavramının ortaya çıkmasına neden olmuştur lerde analitik ortofoto sistemleri ile hız kazanan uygulamalar, günümüzde sayısal sistemlerin sağladığı olanaklarla en üst düzeye çıkmıştır.

56 Dijital Ortofoto İle İlgili Tanımlar Ortofoto: Perspektif resimlerdeki, resim eğikliği ve arazideki yükseklik farklarından dolayı görüntü kaymalarının giderilmesi sonucu elde edilmiş, harita gibi belli bir ölçeği olan fotografik görüntüdür (Visser 1988). Sayısal ortofoto: Bütünüyle sayısal görüntü işleme teknikleri ile elde edilen ortofotolardır. Gerçek ortofoto: SYM leri kullanılarak üretilen ortofotolardır. Daha çok 3-boyutlu kent modelleme uygulamalarında kullanılmaktadır. Sayısal Arazi Modeli (SAM): Arazinin topoğrafik yüzeyinin matematiksel tanımı yapılabilen bir yüzey ile temsil edilmesidir. Sayısal Yükseklik Modeli (SYM): Arazinin topoğrafik yüzeyinin tüm detayları içine alacak şekilde (bina, köprü vb. gibi insan yapısı detaylar ve ağaçlar) matematiksel tanımı yapılabilen bir yüzey ile temsil edilmesidir Dijital Ortofoto Yapımı Sayısal ortofotolar özellikle 3-boyutlu kent modelleri, simülasyon vb. amaçlarla 2000 li yıllarda daha çok kullanılmaya başlamıştır. Vektörel haritası olmayan bölgelerde hızlı ve ekonomik harita yapımı için çok sık kullanılır olmuştur. Doğrulukları vektör harita gibi olmasa da görsel unsurları ile eşdeğer bir ürün haline gelmiştir. Fotogrametride hava fotoğrafları ile ortofoto üretimi iş akışı; görüntü alımı, tarama, fotogrametrik nirengi ölçümü ve dengeleme, SYM üretimi ve ortorektifikasyon şeklindedir (Şekil 4.6) ilk aşamada stereo fotoğraf kullanılırken sonuç ürün çiftlerden biri ile oluşturulmaktadır.

57 -46- Ortofoto maksatlı uçuş planlamasında sonuç üründe kontrast farkı olmaması, perspektif sorunlar oluşmaması açısından sonuç ürünün tek fotoğraf ile oluşabilecek şekilde uçuş planlamaya çalışılır.

58 Şekil 4.6 Fotogrametrik Yöntemlerle Ortofoto Üretimi İş Akış Şeması -47-

59 Ortofoto Doğruluğu Ortofotoların kalitesine etki eden en önemli faktör doğruluğudur. Ortofotolar bilinen bir doğrulukla üretildikleri oranda değerlenmektedir. Genellikle, ortofotolardaki karşılıklı doğruluk tamamen fotoğrafın ölçeğine, mutlak doğruluk ise yer kontrol noktalarının kalitesine ve fotoğraf ölçeğine bağlıdır. Ortofotoların mutlak doğruluğu çok büyük oranda SYM üzerine yerleştirilecek veya yönlendirilecek taranmış görüntülerin, kullanılacak kontrol noktalarının kalitesine ve düşeye çevirmede kullanılacak SYM nin doğruluğuna bağlıdır. Geniş ölçekli ortofotoların kontrolü için fotoğrafla SYM referanslandırılabilmesi için yer kontrol noktalarında arazi ölçmesi yapılması gerekmektedir. Genel olarak, kontrol noktalarından oluşan ikinci bir ağ kurulur. Bunlara fotogrametrik nirengi noktaları denilir. Dengelemesi yapılmış her çerçevede belirlenen kontrol noktaları bilinen doğruluklarıyla sayısal haritalar ve ortofotoların kontrolü için uygundur. Hava fotoğraflarından üretilen ortofotoların kalitesi aşağıdaki elemanlara bağlıdır: Kamera kalitesi ve odak uzaklığı, Fotoğraftan sonuç ürün ölçeğine büyütme, Diapozitiflerin yoğunluk oranı veya tarayıcı pikselindeki bitlerin kalitesi, Tarayıcının işlenmemiş ham veri tarama kalitesi ve geometrik doğruluğu, Mikron veya fotoğraf ölçeğindeki dpi ile ifade edilen tarama örneklerinin kalitesi, Yer kontrol noktalarının işaretleme ve koordinat doğruluğu, Diferansiyel düşeye çevirme yöntemleri, Arazi birimlerinde ifade edilen sonuç piksellerin boyutu, Diferansiyel düşeye çevirmeden sonra otomatik radyometrik düzeltme, Kontrol noktalarının seçimi, Kamera odak uzaklığına bağlı olan arazi veya binadaki varyans, SYM verilerininin yoğunluğu ve kalitesidir (Demirel 1998).

60 -49- Günümüzde uydu görüntülerinden de ortofoto üretilmektedir. Uydu görüntülerinden üretilen ortofoların kalitesine yukarıdaki maddelere ek olarak; Uydu görüntüsünün çözünürlüğü, Sensörün radyometrik ayırma gücü, Sensörün geometrik modeli etki etmektedir. 4.4 Yersel Fotogrametride Kullanılan Kameralar Fotogrametrik değerlendirmenin yapılabilmesi için öncelikle resimlerin çekilmesi gerekir. Bu işte kullanılan araçlara da genel olarak çekim kameraları denebilir. Çekim kameraları her şeyden önce fotoğraf çekme görevini yapabilmelidir. Yani bir fotoğraf makinesi görevini görmelidir. Ayrıca, fotoğraf makinesinden farklı olarak, çekilen resimlerin üzerinde resim koordinat sistemini belirleyecek olan göstergelerin, resim numarasının ve kamera sabitinin de bilinmesi gerekmektedir. Bir ölçü resmi için bu bilgiler hayati önem taşımaktadır (Dursun 2000). Yer fotogrametrisinde kullanılan kameraların, hava fotogrametrisinde kullanılan kameralara göre farklı yönlerinden biri, kameranın istenilen yöne, istenildiği gibi yöneltilebilmesidir. Bu nedenle kameraya verilen dönüklük açısını ölçmek veya istenilen dönüklük durumunu kameraya verebilmek için, kamera bir yöneltme düzeni ile teçhiz edilmelidir. Buna göre çekim kameralarını; Kamera Yöneltme düzeni Kamera ve yöneltme düzenini taşıyan altlık olmak üzere üç kısımda incelemek mümkündür. Uzun yıllar yer fotogrametrisinin uygulama alanları dar olarak kalmış ve bu yüzden kullanılan çekim kameraları belirli bir sayıda kalmıştır. Ancak son yıllarda yersel

61 -50- fotogrametrinin uygulama alanlarının artışı ile farklı istekleri karşılayacak çekim kameralarına olan ihtiyacı ortaya çıkartmıştır (Dursun 2000). Hava fotogrametrisinde ölçülecek olan resimlerin enine ve boyuna bindirmeleri yapılmaktadır. Yersel fotogrametride ise istasyon noktalarının yan yana gelmesi ile yatay yönde bindirme sağlanabilmekte fakat düşey yöndeki kaplamada sorunlarla karşılaşılabilmektedir. Bunun da çözümü için; Kameraların düşey resim açıları yapımcı firmalarca mümkün olduğu kadar büyük tutulmaktadır. Kameralar yataydan aşağıya ya da yukarıya belirli açılarda eğilerek resim çekilmektedir. Ancak bu durumda da bazı problemler ortaya çıkmaktadır. Örneğin çekilen resimler eğik olduğu için resimleri değerlendirebilmek için, ya aletlerin kapasitesinin çok geniş olması gerekmekte ya da bu eğikliği giderici eğiklik hesaplayıcısının ilave edilmesi gerekmektedir. Günümüzde yersel fotogrametride kullanılan çeşitli resim çekme makineleri Şekil 4.7 deki gibi sınıflandırılabilir (Dursun 2000). Yersel Resim Çekme Makineleri Metrik olmayan makineler Metrik makineler Çift makineler Tek makineler Bazı değiştirilebilenler Değişmez bazlılar Şekil 4.7 Yersel Fotogrametrik Resim Çekme Makinelerinin Sınıflandırması

62 -51- Bundan başka, odak uzaklığının ayarlanabilirliğine göre; Odak uzaklığı değişmeyenler Odak uzaklığı çekim uzaklığına göre ayarlanabilenler veya kullanılan malzemeye göre; Yalnız cam kullananlar, Yalnız film kullananlar, Hem film hem cam kullananlar Hard Copy veya Dijital olanlar biçiminde de sınıflandırmalar yapılabilir Metrik Olmayan Resim Çekme Makineleri İç yöneltme elemanlarından tamamı veya bir kısmı bilinmeyen veya değişken olan amatör resim çekme makineleridir. Gerek bu özelliğinden, gerekse her çekimdeki dış yöneltme elemanlarının hem belirsiz, hem birbirinden farklı olması nedeniyle analitik ve dijital yöntemde kullanılabilmektedirler. Dar açılı metrik olmayan yersel resim çekme makineleri ile analitik yöntem uygulanarak, yeterli doğruluk derecesi sağlanabilmektedir (Dursun 2000) Metrik Resim Çekme Makineleri Bunlar, presizyonlu düzeçleme ve yöneltme sistemi olan (Düşey eksen etrafında dönebilen, yatay açı dairesi, hedef gözleme sistemi ve stadyası bulunan), iç yöneltme elemanları (f ve köşe işaretleri koordinatları, distorsiyonu) belli makinelerdir. Distorsiyonları atılabilecek düzeydedir. Kamera konisi ile odak düzleminin konumsal bağıntısı, genleşmesi az metaller kullanılarak sabitleştirilmiştir. Dinamik ve yarı statik resim çekimi dışında uzun poz süresi uygulanabildiğinden, pozlanması yavaş, ayırma

63 -52- derecesi yüksek, yani tanecikleri küçük emülsiyon taşıyan film veya camlar kullanılabilmektedir. Bunun sonucu olarak havadan resim çeken makinelere göre kalitesi daha yüksek görüntüler elde edilebilmektedir. Eski modellerinin tersine son yıllarda yapılan Zeiss (Jena) UMK ve IMK, Officine Galileo Veroplast ve Verostat, Sokkisha B-45, V-3 ve KSK-100, Wild P 31, Hasselblad Mk 70 vb. resim çekme makinelerinde odak uzaklığı, obje uzaklığına göre ayarlanabilmektedir (Dursun 2000). Alım uzaklığına göre odak uzaklığının ayarlanması, bazılarında ayrı, objektifler kullanılarak, bazılarında da özel bir sistemle gerçekleştirilmektedir. Örneğin UMK 10/1318 de objektif esas uzaklığı Y = için c o = 100 mm dolayındadır. Bunun dışındaki ayarlanabilen çekim uzaklığı adımlarında c nin ne kadar değiştirilmesi gerektiği, resmin bir köşesinde diğer kenar bilgileri ile birlikte görüntülenir. Değerlendirme aletine uygulanacak esas uzaklık, c = c 0 + c (4.6) kadardır. Metrik makineler özellikleri bakımından oldukça çeşitlilik gösterirler. Odak uzaklıkları 56 mm ila 300 mm ye, resim boyutları 55 mm x 55 mm den 130 mm x 180 mm ye, min. poz süreleri 1/125 s den 1/500 s ye kadar değişik yapıda makineler bulunmaktadır. (Çizelge 1) Bazılarının yakından ve uzaktan resim çekiminde kullanılmak üzere iki tür objektifi bulunmakta (UMK), bazılarına iki veya üç boyda baz uygulanabilmektedir. Örneğin, Kelsh firmasının K 460 çift makinesinde, hem baz uzunluğu 24 cm ila 92 cm arasında her istenilen boyda ayarlanabilmekte, hem de odak uzaklığı 90 mm mm arasında değişebilmektedir. Ayrıca çekim uzaklığı 0,4 m den a kadar ayarlanabilmekte ve her uzaklık için değişen odak uzaklığı, resmin kenarına görüntülenmektedir.

64 Tek Makineler Yer fotogrametrisinde kullanılan tek kameralar, uzaktaki cisimlerin ölçüsünde kullanıldıklarından, genellikle ayarları sonsuza varacak şekilde ayarlanmışlardır ve baz uzunlukları şartlara göre değişmektedir. Değerlendirilecek olan cisim yakınlaştıkça, kameraların ayarlarının da değişmesi gerekir. Bunun yanında doğruluğu da küçülmektedir. Hava kameralarında resmi çekilen cisim kameraya çok uzak olduğu için, görüntü odak düzleminde belirir. Yersel fotogrametrisi, topoğrafik amaçlar gibi, uzaktaki nesnelerle ilgili olarak kullanıldığı zaman aynı durum söz konusu olur. Ancak son yıllarda, yakın yer fotogrametrisi çeşitli alanlarda kullanılmaya başlayınca, çözüm sonsuza ayarlanmış kameralar olmamaktadır. Çünkü görüntü odak düzleminin daha gerilerine düşmektedir. Bu nedenle yakın fotogrametride kullanılacak olan kameralar, kameranın kullanış amacına göre belirli bir uzaklığa ayarlanmakta, buna karşılık gelen görüntü uzaklığı cam veya filmin üzerine aktarılmaktadır. Kamera belirli bir uzaklığa ayarlandığında, çekilen fotoğraflar üzerinde, bu noktanın önünde ve arkasındaki cisimler belirli bir uzaklığa kadar net olarak görünürler. Bu uzaklıkların ne miktarda olduğu ve neye bağlı olarak değiştikleri, odak ötesi ve alan derinliği kavramları ile ifade edilebilir (Dursun 2000) Çift (Stereo) Makineler Çekim bazının daha prezisyonlu olarak belirlenebilmesi, yanında kameraların birbirlerine göre durumlarının tayini için, iki tek kameranın birbirine göre değişik yerlerden çekilmesi sonucu stereo kameralar elde edilmiştir. Prensip olarak bu iki kameranın da aynı cins olması gerekmektedir. Kameraları bağlayan boru, yani baz, genellikle yakın resim fotogrametri çalışmaları için 120 cm, çok yakın fotogrametri çalışmaları için 40 cm dir. 120 cm lik baz 5-50 m arasındaki cisimlerin çekimlerinde, 40 cm lik baz da m uzaklıktaki cisimlerin

65 -54- çekimlerinde kullanılmaktadır. Son yıllarda bazı firmalarca, sabit bir boru yerine, kameraların arasındaki uzaklığı değiştirme imkânı veren stereo kameralar yapılmıştır. Stereo kameralarda bulunması gereken özelliklerden birisi de her iki kameranın aynı anda resim çekmesini sağlayan bir düzendir. Yöneltme düzeni olarak da genellikle basit bir yöneltme borusu kullanılmaktadır (Dursun 2000) Yersel Fotogrametride Kullanılan Dijital Kameralar Dijital kameraların klasik kameralara oranla birçok üstün yanları vardır. Fakat beraberinde bazı problemleri de mevcuttur. Bu problemleri şu şekilde sıralayabiliriz: Gerekenden fazla veri depolanır. (Format sorunu) Resimlerin çerçeve oranı sınırlıdır. Pixeller çok fazla kontrastlığa (fazla ışık miktarına) sahiptir. Pixel boyutu maksimum 7.5x7.5 µm ile sınırlıdır. Günümüzde CCD teknolojisi ile büyük formatlı fotoğrafların 7.5 µm piksel boyutuyla bütün olarak görüntülerini almak mümkün değildir. Bu yüzden fotoğraflar parça CCD sensörler yardımı ile taranır ve daha sonra birleştirilebilir. Sayısal kameralarda görüntü kalitesini artırıcı bazı gelişmeler elde edilmiştir. Bu kameraların hassasiyetini etkileyen en önemli konular pixel boyutu, ayırma gücü ve doğruluktur (Dursun 2000). Sayısal kameraların görüntü düzlemi, iki boyutlu algılayıcı tarafından oluşturulmuştur. Algılayıcılar belirli aralıklarla alınan sinyalleri kaydederler. Bu sinyaller daha sonra sayısallaştırılarak sayısal görüntü verisi haline getirilir. Dijital kameralar, klasik hava kameraları ile aynı yapıya sahip olup, optik mercekler, mekanik optüratör ve sensör olmak üzere üç ayrı parçadan oluşmaktadır. Sayısal kameralarda meydana gelen önemli gelişmeler şu şekildedir:

66 -55- Daha iyi optik şartlar elde edilmiştir. Elektronik biliminde önemli gelişmeler olmuştur. Navigasyon biliminde önemli gelişmeler sağlanmıştır. Görüntü kalitesi artmıştır. Günümüzde tamamen sayısal olan kameralar bulunmaktadır. Özellikle CCD kameralar, sayısal kameralara en iyi örnektir. Fakat formatı sınırlı olup, genellikle yakın mesafe fotogrametrisinde kullanılmaktadır. Selçuk Üniversitesinde envanterinde dijital kameralardan POLOROID PDC 2000 bulunmaktadır. Şekil 4.8, Şekil 4.9 Şekil 4.10, Şekil 4.11 Şekil 4.12 de çeşitli markalara ait dijital kameralar tanıtılmaktadır Polaroid PDC 2000 Dijital Kamerası Polaroid PDC 2000 in görünümü dekoratif, silindir şeklindedir. Üst tarafı LCD panel ve çok miktarda farklı şekillerde düğmeler vardır. Dijital kameraların tümünün dizaynı gelişmiş teknolojiye dayanır. Son derece kullanışlı olan bu alet, 5000 $ üzerinde olan çok kaliteli diğer kameraların gördüğü işleri görür. Polaroid in üç değişik dijital kamerası mevcuttur. Bunlar; 40 MB lık dâhili hafızası olup 40 adet görüntü alabilir. Dâhili hafızası olmayıp, çekim yaparken bilgisayarla kablo bağlantısı olmalıdır. 60 MB lık dâhili hafızası olup 60 adet görüntü alabilirler. Sabit flaş sürücüsü ve alan çalışmalarındaki darbe ve şoklara karşı daha iyi dayanım gösterir Kodak Dijital Kameraları Kodak firması tarafından üretilmiş, gerek fotogrametrik ve gerekse fotoğraf çekim amaçlı birçok kamera mevcuttur. Aşağıda bunlardan kısaca bahsedilmektedir.

67 -56- DCS 520; Profesyonel fotoğrafçılar için olup, çekim aralığındaki görüntüleri kaydeder. DC 220; çözünürlüğü 1152x864 pixeldir. 5x7 inçlik (AS) boyutundaki resimleri çeker fotoğrafların renkleri canlı ve çözünürlüğü yüksektir. Kullanımı oldukça basittir. DC 210; çözünürlüğü 1152x864 pixeldir. Bağımsız olarak açılıp kapanabilir. Görüntü son derece kaliteli ve güvenilirdir. DC 200; çözünürlüğü 1152x864 pixeldir. Dijital resimlerde renkler gerçeğe çok yakındır ve detaylardaki en ince ayrıntılar yakalanabilir. DVC 323; çözünürlüğü 640x480 pixeldir. Bu kamera bilgisayar ve videoya SUB bağlı olarak dijital resimlerde paylaşım ve yakalamayı sağlar. DC 50; çözünürlüğü 765x504 pixeldir. Kamera ile çalışırken çalışma süresi minimuma iner. İstenilen her şey kolayca yapılır Rollei Dijital Kamerası Rollei kameraları metrik dijital kamera grubuna girer. Aşağıda bunların çeşitleri verilmiştir. Rolleiflex 3003 Metrik; 35 mm lik kamera esasına dayanır. Çok çeşitli aksesuarları ve değiştirilebilir bölüm yeteneği ile yeni kullanım alanları açmıştır den farkları; ayarlanabilir odaklamalı, odak uzaklığı mm arasında değiştirilebilir, optimum görünüm için iki vizör vardır. Rollei Chip Packmetric; hem endüstriyel işler hem de fotogrametrik işler için uygun bir sisteme sahiptir. Çözünürlüğü 2048x2048 pixel, boyutu ise 15 m dir. Kamera kendi yazılımı ile kontrol edilebilir. Renk derinliği 256 gri seviyesindedir. Kayıt zamanı

68 -57- görüntünün bilgisayara transferi dâhil yaklaşık 10 saniyedir. Bir resmin maksimum dosya boyutu 4 MB tır. Bilgisayar bağlantısı SCS 12 ile gerçekleştirilir. Şekil 4.8 Çeşitli Dijital Kameralar Şekil 4.9 SGM-C21900 Sigma SD9 Profesyonel Dijital Fotoğraf Makinesi Şekil 4.10 SGM-C22900 Sigma SD10 Profesyonel Dijital Fotoğraf Makinesi Şekil 4.11 Kodak DCS Pro SLR/c Dijital Fotoğraf Makinesi Şekil 4.12 Kodak DCS Pro SLR/n Dijital Fotoğraf Makinesi

69 SİSTEME ENTEGRE EDİLECEK DONANIM VE YAZILIMLAR 5.1 Entegre Edilecek Donanımlar Dijital Kamera Veri toplama sistemine entegre edilecek bir dijital kamera ile temelde detayların yanına gidilmeden lazer ile belirlenen detaya düzgün dağılmış kontrol noktaları aracılığı ile tüm verilerin veya özellikle detay yoğunluğunun fazla olduğu doğal veya yapay engellerden dolayı detaylara yaklaşılamayan bölgelerdeki verilerin toplanması, kalibre edilerek metrik değerleri belirlenmiş yüksek çözünürlüklü dijital bir kamera ile çekilen resimler üzerinden fotogrametrik değerlendirme tekniği yardımı ile gerçekleştirilebilecektir. Şekil 5.1 Kodak P712 Dijital Kamerası Çalışmada kullanılan örnek bir KODAK P712 (Şekil 5.1) dijital Kamerasının Özellikleri ise (Url 4); 1/2,5 inç CCD, 7,4 MP, 4:3 en-boy oranı Fotoğraf makinesi etkin pikselleri 7,1 MP (3072x2304 piksel) Lens; Schneider-Kreuznach Variogon objektif f/2,8-f/8,0(geniş açı) f/3,7-f/8,0 (tele)

70 -59- Odak Uzaklığı; ,0 mm (35 mm eşdeğeri: mm) Tablet PC Mevcut sistemlerde bulunan el bilgisayarı bellek, hız, ekran boyutları gibi kısıtlamalara sahiptir. Ayrıca işletim sistemi olarak Windows CE kullandığından dolayı sadece mobil platformlarda koşabilen programlar kullanılabilmektedir. Sistemde el bilgisayarı yerine tablet pc (Şekil 5.2) kullanıldığı zaman öncelikle bellek ve hız sorunları ortadan kalkmış olacaktır. Böylelikle daha büyük boyutlardaki veriler kullanılarak çalışmalar yapılabilecektir. Masa üstü bilgisayarlarda kullanılan bütün programlar tablet pc sayesinde arazide de kullanılabilir olacaktır. Böylelikle daha arazideyken verilerin işlenmesi ve olası hata ve aksaklıkların arazide fark edilerek giderilmesi sağlanacaktır. Şekil 5.2 Tablet Pc

71 Entegre Edilecek Yazılımlar Sayısal görüntülerin değerlendirilmesi için gerekli olan bu yazılımlar, kullanım kolaylığı ve en son hesaplama algoritmalarına entegrasyonundan dolayı görüntülerin yöneltilmesi ve ışın demetleri ile dengeleme çalışmalarında uyumluluk sağlamaktadır. Ayrıca sayısal veriler geniş bir yelpaze formatında (BMP, TIFF, PCD- Kodak, Photo CD, EPS, GİF, PCX...) işlenebilmektedir. Rollei Metrik MSR yazılımı, fotoğraflardan rödrese edilmiş, ölçeklendirilmiş sayısal görüntüleri elde etmeye yarayan bir yazılımdır. Bu programın girdi verileri; bir veya birkaç sayısal fotoğraf ile obje üzerinde rödrese edilecek bölümleri belirleyen düzlem alanlarıdır. MSR yazılımı, çizimlerin yapılamasını sağlayan geometrik bilgileri, ilgili bölümün rödrese edilmiş görüntüsünü ve uygun değerlendirme programları kullanılarak üç boyutlu model verilerini sağlamaktadır. RolleiMetric MSR yazılımı mimari, yapı endüstrisi, anıtların bakımı ve korunması, küçük ölçekli kartoğrafya, trafik kazası raporları, suç teknolojisi gibi değişik alanlarda kullanılabilir. Rollei Metrik CDW yazılımı ise çift resim değerlendirmesi yapan yakın mesafe (yersel) fotogrametrisinde yeni standartları olan bir yazılımdır Erdas Imagine Yazılımı Erdas Imagine yazılımı, komple görüntü işleme ve coğrafi bilgi sistemi paketi olup, grafikleri kullanan bir arayüze sahiptir. Yazılım aşağıda belirtilen 3 ana kısmı ve muhtelif modülleri içermektedir. Ana Kısımlar Imagine Essentials Imagine Advantage Imagine Professional Modüller Imagine Radar Mapping Suite Imagine Radar Interpreter Imagine OrthoRadar

72 -61- Imagine Stereo SAR DEM Imagine IFSAR DEM Imagine OrthoBASE Imagine OrthoMAX Imagine VirtualGIS Imagine Vektor Erdas Stereo Analyst Yazılımın yaygın olarak kullanılan modüllerinin özet olarak olanakları aşağıdaki paragraflarda açıklanmıştır. IMAGINE ORTHOBASE: Sayısal fotogrametri işlemlerini içeren bir modüldür. Kameralar ve uydu sensörleri tarafından algılanan görüntülerin süratli ve doğru bir tarzda üçgenlenmesi ve ortho rektifikasyon işlemlerini otomatik olarak yapmaktadır. IMAGINE VIRTUALGIS: Gerçek zamanlı olarak birçok raster katmanını, muhtelif sembolleri ve vektör görütülerini 3 boyutlu olarak gösterme ve analiz imkanları sağlamaktadır. ERDAS STEREO ANALYST: 3 boyutlu coğrafik veriyi toplama, kıymetlendirme ve görüntüleme olanakları sağlayan bir modüldür. Şekil 5.3 Erdas Imagine Yazılımı Görüntüsü ve Örnek Bir Çalışma PhotoModeller Yazılımı PhotoModeller (Şekil 5.4) kullanılarak 6 adımda 3 boyutlu veriler elde edilebilmektedir. Bu adımlar;

73 -62- Fotoğrafların alınması (import edilmesi): Farklı açılardan objenin fotoğrafının alınması. Fotoğrafların taranması (dijital değilse): Elde edilen fotoğrafların tarayıcıda taranması ve yazılıma aktarılması İşaretleme: Fotoğrafların tek tek açılarak üzerinde gerekli kontrol noktalarının işaretlenmesi Referanslama: İki fotoğraftaki aynı noktalar fotoğraf üzerinde belirlenir ve bu noktalar referans olarak alınır. Dengeleme: Arazi ve resim koordinatları işaretlendikten sonra dengeleme yapılır. Dış ortam formatları (export):sonuçların değişik formatlarda kullanıcının isteğine göre kayıt edilmesi. 3D modelleri şu formatlarda ithal edilebilir; dxf (2D ve 3D), 3D Studio, Wavefront OBJ, WRML (1 ve 2), Raw ve Microsoft DirectX (Url 5). Şekil 5.4 PhotoModeller Yazılımı Ekran Görüntüsü

74 UYGULAMA 6.1 Uygulama Bölgelerinin Seçilmesi ve Resimlerin Çekilmesi GPS ve lazer mesafe ölçer destekli veri toplama sistemleri temelde Coğrafi Bilgi Sistemleri için arazide veri toplamaya yönelik geliştirilmiş sistemlerdir. Bu sistemlerle arazide veri toplama işlemleri ise detayın yanında ölçü yapılması ya da mesafe ölçme cihazının menzili dâhilinde merkez dışından olmak üzere iki şekilde gerçekleşmektedir. Ancak detay yoğunluğu olan ya da doğal yada yapay engellerden (dere, tel çit, bölünmüş yol vb.) dolayı detaylara gidilemediği durumlarda farklı ölçü yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Şekil 6.1 Uygulama Bölgeleri

75 -64- Bu maksatla sistemlere entegre edilecek dijital bir kamera ile çekim yapılarak ve fotogrametrik değerlendirme teknikleri kullanılarak detay toplanması mümkün olmaktadır. Uygulama bölgesi (Şekil 6.1) olarak Ankara Gölbaşı ilçesi ve çevresinde farklı yerler seçilmiştir. Seçim yapılırken detay yoğunluğunun olduğu bölgeler özellikle tespit edilmiştir. Böylelikle uygulamanın sonuçlarının uygulamanın amacına hizmet etmesi sağlanmıştır. 6.2 Kontrol Noktalarının Belirlenmesi ve Ölçümü Kontrol noktaları, detayların toplanacağı bölgeye düzgün dağılmış olacak şekilde belirlenmeye çalışılmıştır. Her resim için en az 4 kontrol noktası belirlenerek ölçülmüştür. Kontrol noktalarının ölçülmesi iki farklı şekilde yapılmıştır; Birinci durumda kontrol noktaları resim üzerinden belirlendikten sonra noktalara gidilerek el tipi Gps alıcısı ile yaklaşık 1 dakikalık ölçü yapılmıştır. İkinci durumda ise noktalar belirlendikten sonra lazer mesafe ölçme cihazı ile merkez dışından kestirme ile noktaların koordinatları belirlenmiştir. Kontrol noktalarının ölçümü ile arazide yapılacak işlemler tamamlanmış olmaktadır. Bundan sonra büroda fotogrametrik yöntemler kullanılarak kıymetlendirme işlemleri yapılacaktır. 6.3 Kodak P712 Kamerasının Kalibrasyonu Kodak P712 kamerasının kalibrasyonu için 45 derecelik açı ile standart A4 kâğıdın resmi çekilmiştir (Şekil 6.2). Çekilen bu resim üzerinde kâğıdın köşe noktaları hassas şekilde işaretlenmek sureti ile kameranın metrik değerleri elde edilmiştir. PhotoModeller yazılımı ile kalibrasyon işlemi birkaç işlem adımı ile hızlı ve pratik olarak yapılabilmektedir. Standart A4 kağıdının yardımı ile kalibrasyon değerleri bulunabilir (Şekil 6.3) ve bir dosyada saklanabilir. Bu saklanan dosyadaki kalibrasyon raporu uygulamanın sonraki safhalarında ortho görüntü oluşturulurken kullanılmaktadır.

76 -65- Şekil 6.2 Photomodeller Yazılımı İle Kamera Kalibrasyonu Şekil 6.3 Kalibrasyon Değerlerinin Bulunması 6.4 Ortho Görüntülerin Oluşturulması Ortho rektifikasyon işlemi, görüntünün bir harita izdüşümü sistemi ile teçhiz edilmesidir. Görüntü verisine atanan harita koordinatları, georeferencing (coğrafi referanslama) olarak adlandırılmaktadır. Tüm izdüşümü sistemleri harita koordinatları ile ilişkili olduğundan, rektifikasyon coğrafik referanslamayı kapsar.

77 -66- Ortho rektifikasyon, görüntünün; kamera / sensör oryantasyonu, topoğrafik rölyef ve sistemden kaynaklanan geometrik hatalarını ortadan kaldırma işlemlerini içerir. Orthorektifiye edilmiş görüntüler, yer sathındaki objelerin gerçek dünya üzerindeki X ve Y konumlarını temsil eden planimetrik doğruluğu vermektedir. Ortho görüntü oluşturma işlemi Erdas Imagine yazılımı ile gerçekleştirilmiştir. Erdas imagine yazılımı ile ortho rektifikasyon işlem adımları Kamera bilgilerinin girilmesi ve çalışma bölgesinin DEM dosyasının girilmesi. Çalışma bölgesini içine alacak şekilde seçilmiş 4 noktadan çerçevenin tanımlanması. (Hava fotoğraflarında bulunan köşe markalarında olduğu gibi) Datum ve izdüşümü bilgilerinin tanımlanması. Bu işlemlerin ardından YKN larının resim üzerinde işaretlenmesi ve koordinat bilgilerinin girilmesi. YKN yardımı ile geometrik modelin çözümlenmesi. Ekranda görülen hata değeri beklenilen değerin altındaysa uygun bir Resampling yöntemi ile (Bilinear Interpolation) ortho rektifikasyon işlemi tamamlanan görüntü tekrar örneklenir Gps İle Belirlenen Kontrol Noktaları İle Ortho Görüntü Oluşturulması Birinci aşamada çekilen resimde yer kontrol noktaları GPS ile ölçülmüştür. Bu noktalar yardımı ile resimde çerçevenin tanımlanması işlemi gerçekleştirilmiştir. (Şekil 6.4)

78 -67- Şekil 6.4 Kontrol Noktalarının Girilmesi İlk aşamasında kamera kalibrasyon parametrelerinin olduğu kütük Erdas Imagine yazılımına girilmiştir. Datum ve izdüşüm parametrelerinin tanımlanmasının ardından kontrol noktaları resim üzerinden işaretlenmiştir. İşaretlenen kontrol noktalarının GPS ile ölçülen koordinat bilgileri programa girilerek geometrik model çözümlenmiştir. Tablo 6.1 de belirtilen kontrol noktalarının koordinatları ile oluşan geometrik modelin ortalama hatası 3,3226 m. dir. Bu hatanın yeniden örnekleme yapmak için yeterli olduğu kabul edilerek Bilinear Interpolation yöntemi ile ortho görüntü oluşturulmuştur. (Şekil 6.5)

79 -68- Tablo 6.1 Gps İle Ölçülen Kontrol Noktaları GCP GPS İle Ölçülen Kontrol Noktalarının Koordinatları No Y X , , , , , , , ,000 Geometrik Modelin Ortalama Hatası: 3,3226 m Şekil 6.5 Gps Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntü Lazer Mesafe Ölçer İle Belirlenen Kontrol Noktaları İle Ortho Görüntü Oluşturulması İkinci aşamada, resimdeki yer kontrol noktaları olarak lazer mesafe ölçer ile ölçülmüş noktalar (Tablo 6.2) girilmiştir. Bu noktalar yardımı ile resimde çerçevenin tanımlanması işlemi gerçekleştirilmiştir. (Şekil 6.6)

80 -69- Şekil 6.6 Lazer İle Ölçülen Kontrol Noktalarının Girilmesi Tablo 6.2 Lazer İle Ölçülen Kontrol Noktaları GCP Lazer İle Ölçülen Kontrol Noktalarının Koordinatları No Y X , , , , , , , ,482 Geometrik Modelin Ortalama Hatası: 6,7230 m

81 -70- Bu verilerle tekrar çözümlenen geometrik modelin ortalama hatası 6,7230 m. dir. Bu hatanın da yeniden örnekleme yapmak için yeterli olduğu kabul edilerek Bilinear Interpolation yöntemi ile ortho görüntü oluşturulmuştur. 6.5 Ortho Görüntülerden SoftPlotter Yazılımı ile Kıymetlendirme Yapılması Ortho Görüntünün İmport Edilmesi Uygulamanın sonucunda iki ortho görüntü elde edilmiştir. Bu görüntüler SoftPlotter yazılımı kullanılarak kıymetlendirilmiş ve 20 detayın koordinatları belirlenmiştir. SoftPlotter yazılımında kıymetlendirme işlemleri; Ortho görüntünün import edilmesi (Şekil 6.7 ve Şekil 6.8) Varsa TIN veya DEM dosyasının import edilmesi Mono görüntünün ekrana açılarak KDMS formatında veri toplanması (Şekil 6.9) olmak üzere üç adımdan oluşmaktadır. SoftPlotter programında kıymetlendirme işlemine başlamadan önce geçerli bir proje tanımlanır. Bu proje klasöründe program, otomatik olarak verilerin saklanacağı kütükleri oluşturur. Img formatındaki ortho görüntü programa import edilirken datum ve izdüşüm bilgileri girilmelidir. Yukarıda belirtilen işlem adımlarının tamamlanmasının ardından programın mono penceresinde ortho görüntü açılır ve kıymetlendirme işlemleri gerçekleştirilir.

82 -71- Şekil 6.7 Softplotter Yazılımına Ortho Görüntünün İmport Edilmesi Şekil 6.8 Import Edilen Görüntünün Bilgileri

83 Kıymetlendirme İşleminin Yapılası Import aşamasının tamamlanmasının ardından görüntünün açılarak kıymetlendirme işlemlerinin yapılması gerekmektedir. SoftPlotter programı ortho görüntüler ile mono ekranından kıymetlendirme yapılmasına olanak sağlamaktadır. (Şekil 6.9) Şekil 6.9 Kıymetlendirme İşlemleri KDMS DGN Dönüşümü SoftPlotter yazılımı KDMS formatında veri topladığı için bu verilerin cad ortamına yani MicroStation Dgn formatına dönüştürülmesi gerekmektedir. Bunun için programda bulunan dönüşüm modülü kullanılır. (Şekil 6.10) KDMS formatındaki veri dönüşüm modülünde tanımlanmasının ardından KDMS kodu denilen kodların dgn formatındaki karşılıklarının tanımlandığı tabel (*.tbl) dosyası tanıtılır. Oluşturulacak dgn dosyasının adı belirlendikten sonra ise dönüşüm işlemi gerçekleştirilir.

84 -73- Şekil 6.10 KDMS DGN Dönüşümü 6.6 Sonuçların İncelenmesi Gps ile Belirlenen Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme Sonuçları Gps ve lazer mesafe ölçer ile belirlenen kontrol noktaları yardımı ile oluşturulan iki farklı ortho görüntü kullanılarak yapılan sayısallaştırma neticesinde 20 detay ait koordinat bilgileri elde edilmiştir. Aynı detayların hava fotoğraflarından elde edilen modellerle yapılan kıymetlendirmesi ile ayrıca koordinatları belirlenmiş ve bu koordinatlar hatasız olarak kabul edilmiştir (Tablo 6.3). Tablo 6.4 de Gps ile belirlenen kontrol noktaları ile oluşturulan ortho görüntüden yapılan sayısallaştırmanın neticesinde bulunan koordinatlar, hatasız kabul edilen modelden kıymetlendirilmiş koordinatlarla karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma işleminde Y ve X farkları bulunarak planimetrik hatalar belirlenmiştir. Bu karşılaştırmanın neticesinde 3, ,6055 m. arasında değişen planimetrik hatalarla 20 detayın koordinatının belirlendiği görülmüştür. Bu ortho görüntü için planimetrik hatalarının ortalaması alınmak sureti ile sayısallaştırma işlemi için ortalama hata değeri olarak 11,8156 m. bulunmuştur.

85 -74- Yani; Gps ile koordinatları belirlenen kontrol noktaları ile oluşturulmuş ortho görüntüden yapılan sayısallaştırma işlemi 11,8156 m. hata ile gerçekleştirilmiştir. Tablo 6.3 Modelden Yapılan Kıymetlendirme İle Bulunan Koordinatlar Fotogrametrik Olarak Kıymetlendirilen Detay Koordinatları NO Y X , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,214

86 -75- Tablo 6.4 GPS ile ölçülen Kontrol Noktalarından üretilen Ortho Görüntüden Elde Edilen Detay Koordinatları ve Konumsal Hatalar GPS Kontrol Noktaları Kullanılarak Oluşturulan Ortho Görüntüden Kıymetlendirilen Detay Koordinatları NO Y X Y X Planimetrik Hata , ,850 2,695-8,076 8, , ,900 6,025-9,793 11, , ,938 9,377-9,712 13, , ,114-2,983-9,110 9, , ,177 8,837-2,474 9, , ,493-9,797-1,279 9, , ,809-6,868 4,850 8, , ,674 14,116-10,521 17, , ,694-13,275 3,383 13, , ,883 10,432-13,513 17, , ,060 16,294-4,797 16, , ,946 16,955-1,574 17, , ,293-0,918-3,241 3, , ,761-13,921-8,380 16, , ,811-4,878-10,775 11, , ,696-12,018 6,135 13, , ,037 11,472-3,411 11, , ,345-4,061-6,096 7, , ,838-6,589-5,413 8, , ,318 3,805 9,896 10, Detay Noktası İçin Planimetrik Ortalama Hata 11,8156

87 Lazer ile Belirlenen Kontrol Noktaları İle Oluşturulan Ortho Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme Sonuçları Tablo 6.5 Lazer ile ölçülen Kontrol Noktalarından üretilen Ortho Görüntüden Elde Edilen Detay Koordinatları ve konumsal Hatalar Lazer Kontrol Noktaları Kullanılarak Oluşturulan Ortho Görüntüden Kıymetlendirilen Detay Koordinatları NO Y X Y X Planimetrik Hata , ,176-13,619-7,402 15, , ,023-6,619-6,916 9, , ,314-0,782-6,088 6, , ,124-11,948-6,120 13, , ,153 1,400 0,550 1, , ,963-18,534 0,251 18, , ,846-15,799 2,813 16, , ,583-19,976 1,494 20, , ,838 6,471-11,468 13, , ,057 10,515-0,794 10, , ,422 12,712-1,050 12, , ,702-4,040-4,549 6, , ,140-16,149 1,912 16, , ,504-23,997-4,123 24, , ,906-17,555-5,870 18, , ,825-27,638 6,006 28, , ,781-1,917-3,155 3, , ,265-20,853 1,984 20, , ,702-25,550 5,723 26, , ,176-8,974 20,038 21, Detay Noktası İçin Planimetrik Ortalama Hata 15,1744

88 -77- İkinci karşılaştırmada ise Lazer mesafe ölçme cihazı ile belirlenen kontrol noktaları ile oluşturulan ortho görüntüden yapılan sayısallaştırmanın neticesinde bulunan koordinatlar, hatasız kabul edilen modelden kıymetlendirilmiş koordinatlarla karşılaştırılmıştır (Tablo 6.5). Karşılaştırma işleminde Y ve X farkları bulunarak planimetrik hatalar belirlenmiştir. Bu karşılaştırmanın neticesinde 1, ,2831 m. arasında değişen planimetrik hatalarla 20 detayın koordinatının belirlendiği görülmüştür. Bu ortho görüntü için her noktanın planimetrik hatalarının ortalaması alınmak sureti ile sayısallaştırma işlemi için ortalama hata değeri olarak 15,1744 m. değeri bulunmuştur. 6.7 Farklı Örneklerle Gerçekleştirilen Çalışmalar Kıymetlendirme Verisinin Grafik Gösterimle Karşılaştırılması Daha önce yapılan uygulamalarda elde edilen koordinatların farkları alınmak sureti ile sonuçlar incelenmişti. Bu uygulamada ise kıymetlendirme sonucunda elde edilen verinin hatasız olarak kabul edilen modelden kıymetlendirilen veri ile grafik olarak karşılaştırılması yapılmıştır. Şekil 6.11Kontrol Noktalarının Girilmesi

89 -78- İlk olarak farklı bir resim üzerinde lazer mesafe ölçer ile koordinatları belirlenmiş kontrol noktaları girilmiştir (Şekil 6.11). Bu noktalarla çerçeve tanımlanmıştır ve tekrar çözümlenen geometrik modelin hatasının da yeniden örnekleme yapmak için yeterli olduğu kabul edilerek Bilinear Interpolation yöntemi ile ortho görüntü oluşturulmuştur. Oluşturulan ortho görüntü üzerinden SoftPlotter yazılımı ile kıymetlendirme işlemi yapılmıştır (Şekil 6.12). Şekil 6.12 SoftPlotter Yazılımı İle Kıymetlendirme İşlemi Yapılan kıymetlendirmenin neticesinde oluşan KDMS dosyası Microstation Dgn dosyasına dönüştürülerek CAD ortamında grafik olarak gösterilmiştir (Şekil 6.13). Aynı çalışma bölgesi için hava fotoğrafından yapılan kıymetlendirme verisi de Dgn formatında oluşturularak iki veri üst üste eklenmiştir. Bu işlemin ardından aynı detaylar arasında yapılan mesafe sorgulamalarında 2,33 28,45 m. arasında değişen farklılıklar gözlenmiştir (Şekil 6.14).

90 -79- Şekil 6.13 Dgn Olarak Dönüştürülen Kıymetlendirme Verisinin MicroStation Yazılımında Grafik Gösterimi Şekil 6.14 Farklı Kaynaklardan Elde Edilen Verilerin Grafik Olarak Karşılaştırılması

91 -80- Bu karşılaştırmada, mavi ile gösterilen veriler yerden çekilen resimden lazer mesafe ölçer ile belirlenmiş kontrol noktaları kullanılarak oluşturulan ortho görüntü ile yapılan kıymetlendirmenin sonucunda elde edilmiş veridir. Mavi ile gösterilen detayların dışındakiler ise hava fotoğrafından elde edilmiş verilerdir Renkli Görüntü İle Yapılan Kıymetlendirme Uygulamanın diğer aşamalarındaki tüm örneklerde siyah beyaz görüntü üzerinden kıymetlendirme yapılmıştır. Bu çalışmada ise renkli görüntü üzerinden kıymetlendirme yapılmıştır (Şekil 6.15). Bilindiği üzere renkli görüntülerden detay teşhisi siyah beyaz görüntülere oranla daha fazladır. Ancak dijital olmayan fotogrametrik kameralarda renkli fotoğraf çekilmesi için daha pahalı filimler kullanılması gerekmektedir. Bu sebepten dolayı maliyeti düşürmek için siyah beyaz resim çekilmesi her zaman daha uygulanabilir olmuştur. Şekil 6.15 Renkli Görüntüden Yapılan Kıymetlendirme

92 -81- Dijital kamera ile çalışma yapmanın sağladığı en büyük avantaj hiç kuşkusuz film ve tarama maliyetini ortadan kaldırmasıdır. Buna ek olarak tek çekimde farklı band kombinasyonlarında kayıt yapılabilmesi dijital kameraların popülaritesini artırmıştır. Bu uygulamada da açıkça görüldüğü gibi renkli görüntüde detaylar daha anlaşılabilir olarak karşımıza çıkmaktadır. Tablo 6.6 Lazer Kontrol Noktaları İle Yapılan Renkli Ortho Görüntüden Elde Edilen Detay Koordinatları Fotogrametrik Olarak Kıymetlendirilen Detay Koordinatları Laser Kontrol Noktaları Kullanılarak Oluşturulan Ortho Görüntüden Kıymetlendirilen Detay Koordinatları NO Y X NO Y X Y X Planimetrik Hata , , , ,964-7,150-11,190 13, , , , ,393 3,212-13,210 13, , , , ,962 7,190-10,059 12, , , , ,599 7,008 2,405 7, , , , ,580 12,936-9,877 16, , , , ,283-1,144-2,069 2, , , , ,483-4,983 0,176 4, , , , ,654-5,343 2,423 5, , , , ,039 0,877-11,669 11, , , , ,348-8,027 16,915 18, , , , ,210 6,847 19,162 20, Detay Noktası İçin Planimetrik Ortalama Hata 11,5376

93 Resim Çifti Yardımı İle Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) Üretimi ve Doğruluğunun Araştırılması Bu uygulamada resim çifti yardımı ile oluşturulan stereo model yardımı ile üretilen Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ve ortho görüntü kullanılarak sayısallaştırma yapılmıştır. SYM üretimi fotogrametride önemli bir görevdir. SYM' ler tek başına birer ürün olduğu kadar, ortofoto gibi ikinci ürünlerin oluşturulmasında da kullanılmaktadır. Sayısal fotogrametri, SYM' lerin otomatik toplanması için ideal bir yöntemdir. Bilgisayar kapasitelerinin yeterli olduğu günlerden itibaren, araştırmacılar otomatik SYM toplama üzerinde çalışmışlardır. Genelde, SYM deki konum bilgileri, herhangi bir dik koordinat sisteminde tanımlı x ve y koordinatlarıyla, yüzey ya da arazi karakteristiği de yükseklikle (h veya z) ifade edilir. Diğer bir yaklaşımda, yüzey karakteristiği yine h ya da z olmak üzere, konum bilgileri coğrafi enlem (ϕ) ve boylam (λ) ile temsil edilir. SYM, istenen amaç ve doğruluğa uygun olarak, yüzey üzerinde uygun sayı ve sıklıkta, koordinatları bilinen noktalar yardımıyla yüzeyin matematiksel ve sayısal olarak tanımlanmasıdır. Bir yüzey için SYM nin elde edilmesi, bu yüzey üzerinde rastgele dağılmış ve x,y,h koordinatları bilinen noktaların var olmasını gerektirir. Bu noktalara dayanak ya da örnekleme noktaları adı verilir. Stereo modellerden otomatik SYM üretimi aşağıdaki üç görevden oluşmaktadır: Karşılıklı noktaların bulunması (Görüntü Eşleme) Yüzeyin enterpolasyonu ve sıklaştırılması (Yüzey Geçirme) SYM' nin kontrolü ve editlenmesi (Kalite Kontrol) Çalışma kapsamında ilk önce çekilen resim çifti (Şekil 6.16) için Erdas Imagine yazılımı ile görüntü piramidi otomatik olarak oluşturulmuştur. Uygulamanın önceki safhalarında belirlenen kamera kalibrasyon bilgileri kullanılarak resimlerin karşılıklı yöneltmeleri yapılmıştır.

94 -83- Şekil 6.16 Uygulama Resim Çifti Sağ ve sol resimdeki ortak noktaların işaretlenmesi işlemi için Point Measurement aracı kullanılmıştır (Şekil 6.17). Bu araç ile açılan resim çiftinde mevcut olan ortak noktalar karşılıklı olarak işaretlenmiştir. Bu işlemin ardından ilgili noktanın lazer uzaklık ölçer ile belirlenmiş yer koordinatları ve yüksekliği girilmiştir (Tablo 6.7). Şekil 6.17 Ortak Noktaların İşaretlenmesi

95 -84- Tablo 6.7 Kontrol Noktalarının Koordinatları No Y X Z , , , , , , , , , , , , , , , , , ,20 Kontrok noktalarının (Tablo 6.7) işaretlenmesinin ardından otomatik olarak Tie Point üretilmiştir. Karşılıklı yöneltme ile oluşturulan modelin mutlak yöneltmesi de yapıldıktan sonra artık modelden SYM verisi toplama işlemine geçilmiştir. Yersel dijital fotogrametrik yöntemlerle elde edilen bir SYM verisi hava fotogrametrisinde kullanılan yazılım ve yöntemler ile üretilmektedir. Erdas Imagine yazılımı, SYM üretiminde TIN metodunu kullanmaktadır. Bu metod Linear ve Nonlinear olarak isimlendirilen seçeneklere sahiptir. Bu seçeneklerin birbirine karşı avantajları ve dezavantajları mevcuttur. Bununla beraber Linear seçeneği süratli ve daha iyi sonuçlar sağlamaktadır.

96 -85- Şekil 6.18 Otomatik SYM Çıkarılması İşlemi Erdas Imagine yazılımının DTM Extraction aracı kullanılarak 9x9 m. aralıklarla otomatik SYM verisi üretilmiştir (Şekil 6.18, Şekil 6.19 ve Şekil 6.20). Şekil 6.19 SYM üzerindeki kontrol noktalarının dağılımı

97 -86- Üretilen SYM verisi DTM Editing aracı ile manuel olarak editlenerek sonuç ürüne ait hatalar en aza indirilmiştir. Piyasada mevcut otomatik SYM üretim araçları ile yapılan otomatik SYM üretimi işlemleri mutlaka operatör kontrolünden geçmelidir. Böylelikle yükseklik değerlerinde oluşan anormal hatalar giderilebilir. Şekil 6.20 Üretilen SYM nin Raster Görüntüsü Bu uygulamanın son aşamasında SYM verisi kullanılarak detay toplanmıştır. Diğer uygulamalarda da olduğu gibi toplanan verinin doğruluğunun araştırılmasında aynı bölgeye ait hava fotoğrafından yapılan kıymetlendirme neticesinde elde edilen detay koordinatları (Tablo 6.8)kullanılmıştır. SoftPlotter yazılımı kullanılarak daha önceden oluşturulan ortho görüntü mono kıymetlendirme ekranında açılmıştır. Mono görüntü açılırken tanımlanan çerçeve için SYM dosyası projeye eklenerek ortho görüntü altında SYM olacak şekilde ekrana getirilmiştir. Böylelikle ortho görüntüden okunacak her X,Y değeri için SYM den de Z değeri otomatik olarak okutulmuştur. Bu uygulama ile 22 detay noktasının X,Y koordinatları ve Z yükseklik değeri belirlenmiştir.

98 -87- Tablo 6.8 Fotogrametrik Olarak Kıymetlendirilen Detay Koordinatları NO Y X Z , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,18 Yersel dijital fotogrametrik yöntemlerle elde edilmiş (Tablo 6.9) koordinatlar ve fotogrametrik olarak kıymetlendirilen koordinatlar karşılaştırılarak aralarındaki farklar araştırılmıştır. Karşılaştırma yapılırken planimetrik doğruluk ve yükseklik doğruluğu ayrı ayrı ele alınmıştır.

99 -88- Planimetrik Doğruluk dx dy = Xstereo Xorto (6.1) = Ystereo Yorto (6.2) 2 2 dp = dx + dy (6.3) n dp i 1 OH = = n Ortalama Hata (6.4) KOH = n 2 dp i= 1 n 1 Karesel Ortalama Hata (6.5) Burada, dp = Planimetrik hata, OH = Ortalama hata, KOH = Karesel ortalama hatadır. Yükseklik Doğruluğu dz = Zstereo Zorto (6.7) n dz i 1 OH = = n Ortalama Hata (6.7) KOH = n 2 dz i= 1 n 1 Karesel Ortalama Hata (6.8)

100 -89- Tablo 6.9 Daha Önce Oluşturulan Ortho Görüntü ve SYM Kullanılarak Yapılan Kıymetlendirme Sonucu Elde Edilen Detay Koordinatları Ortho Görüntü ve SYM Kullanılarak Yapılan Sayısallaştırma İle Elde Edilen Koordinatlar Koordinat Farkları NO Y X Z Y X Z , , ,81 11,790-9,52 17, , , ,76 13,110-8,25 19, , , ,32 7,300-8,87 18, , , ,92 14,650-7,48 15, , , ,45 9,620-9,41 14, , , ,68 10,520-7,79 19, , , ,22 9,420-6,32 22, , , ,75-7,900-14,44-14, , , ,23-6,410-10,27-18, , , ,94-8,520-12,20-21, , , ,46-11,470-8,36-17, , , ,16-15,560-7,27-12, , , ,55-11,960-9,40-16, , , ,93-13,660-7,38 25, , , ,25 12,620-6,06 15, , , ,65 6,040-4,03 16, , , ,65 7,420-4,95 14, , , ,19 9,320-7,40 15, , , ,14 8,380-8,06 19, , , ,29 11,570-5,41 19, , , ,31 6,620-6,26 20, , , ,73 4,810-7,15 21,45 Ortalama Hata Karesel Ortalama Hata 13,011 (Planimetrik) ± 13,604 (Planimetrik) 18,059 ± 18,335

101 -90- Bu çalışma ile hem detay toplama doğruluğu araştırılmış hem de üretilen SYM verisinin doğruluğu araştırılmış olmaktadır. 22 detay noktasının yükseklik değerleri SYM yardımı ile belirlenmiştir. Yukarıda üretimi açıklanan SYM ile daha önce oluşturulan ortho görüntü, (Bölüm deki işlem adımları kullanılarak yani kontrol noktaları lazer mesafe ölçer ile belirlenerek) Softplotter yazılımında beraber açılmıştır. Böylelikle hem X ve Y konum bilgisinin yanında Z yükseklik bilgisi de toplanmıştır. Bu yükseklik değerlerinin hava fotoğrafından elde edilen yükseklik değerleri ile karşılaştırması yapılmıştır. 12,030 ile 25,710 m. arasında değişen, 18,059 m. ortalama hata ile yükseklik değerleri belirlenmiştir. Başka bir ifade ile 9x9 m. aralıkla elde edilen Sayısal Yükseklik Modeli yaklaşık olarak 18 metre doğruluğa sahiptir. 6.9 Stereo Modelden Kıymetlendirme Bu çalışmada, bir önceki uygulamada ayrıntıları anlatılarak oluşturulan stereo modelden, stereo değerlendirme aletleri yapılan kıymetlendirme neticesinde detayların koordinatları belirlenmiştir. Yaklaşık olarak %60 oranında bindirmeli çekilen resim çifti ile oluşturulan stereo modelden yapılan kıymetlendirme neticesinde elde edilen veriler, aynı bölge için 1:16000 ölçekli hava fotoğraflarından oluşturulan stereo modelden elde edilen veriler ile karşılaştırılarak doğruluğu araştırılmıştır. Yöneltme için sisteme girilen kontrol noktalarının koordinatları lazer mesafe ölçer ile belirlenmiştir. Stereo kıymetlendirme sistemleri ile görüntülenen model ile üçüncü boyut ortaya çıkarılmıştır. Modelde kursörün araziye değdiği detay noktalarında okuma yapılarak detaylar kıymetlendirilmiştir. Stereo model kullanılarak yapılan kıymetlendirme neticesinde Tablo 6.10 da listelenen 22 detaya ait koordinatlar yersel fotogrametrik yöntemler ile belirlenmiştir. Elde edilen bu koordinatlar detayların gerçek koordinatları ile karşılaştırılarak konumsal hatalar belirlenmiştir.

102 -91- Şekil 6.21 Resim Çiftinde Ortak Noktaların İşaretlenmesi Şekil 6.22 Shutter Gözlük İle Görülebilen Stereo Görüntü

103 -92- Tablo 6.10 Uygulama 6.9 Sonucu Elde Edilen Detay Koordinatları Oluşturulan Stereo Modelden Kıymetlendirme Yapılarak Elde Edilen Koordinatlar Koordinat Farkları NO Y X Z Y X Z , , ,44 14,97-7,50 16, , , ,23 14,64-4,44 19, , , ,21 6,60-8,52 17, , , ,04 11,89-7,32 14, , , ,33 9,92-7,81 13, , , ,19 8,33-7,41 19, , , ,79 9,11-2,91 23, , , ,96-9,19-12,55-13, , , ,06-8,09-11,33-17, , , ,11-5,69-9,92-17, , , ,79-10,83-7,86-16, , , ,55-13,82-10,61-11, , , ,02-11,16-9,83-12, , , ,00-10,73-9,26 23, , , ,51 12,01-0,71 14, , , ,95 7,33-5,42 14, , , ,84 4,17-9,95 13, , , ,68 7,67-8,09 13, , , ,03 7,04-9,59 17, , , ,17 10,93-10,93 20, , , ,53 11,80-9,15 19, , , ,91 7,47-11,02 21,27 Ortalama Hata Karesel Ortalama Hata 13,162 (Planimetrik) ± 13,664 (Planimetrik) 18,059 ± 18,335

104 Stereo Modelden Kıymetlendirme (İkinci Uygulama) Bir önceki uygulamadan farklı olarak bu çalışmada bindirmeli dört resmin (Şekil 6.23) oluşturduğu blok dengelenerek model oluşturulmuştur. Şekil 6.23 Dört Farklı Noktadan Çekilen Uygulama Resimleri Çalışma kapsamında ilk önce çekilen resimler (Şekil 6.23) için Erdas Imagine yazılımı ile görüntü piramidi otomatik olarak oluşturulmuştur. Kamera kalibrasyon değerleri yardımı ile iç yöneltmesi yapılan resimlerdeki ortak noktalar, daha önceki uygulamalarda olduğu gibi Point Measurement aracı kullanılarak girilmiştir. Burada kullanılan kontrol noktaları lazer mesafe ölçer ile belirlenmiştir. Bu işlemlerin ardından otomatik Tie Point üretilmiştir. Bu uygulamayı bir önceki uygulamadan ayıran fark; farklı açılardan çekilen 4 resmin kapsadığı ortak bölgede için kıymetlendirme yapılmasıdır. İki modelden oluşan blok ortak olarak yöneltilip dengelenerek uygulamanın doğruluğunu artırılmaya çalışılmıştır.

105 -94- Ortak noktalarla birbirine bağlanan 4 bindirmeli resim ile oluşturulan blok dengelenmiş (Şekil 6.24) ve elde edilen ortho görüntülerden model oluşturularak kıymetlendirme yapılmıştır (Şekil 6.25). Şekil 6.24 Dört Resim İle Yapılan Blok Ve Dengelemesi Şekil 6.25 Dengelenmiş Ortho Görüntülerle Oluşturulan Model