YÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

Transkript

1 YÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI Ferihan ÖZFİDAN, Hüseyin TOPAN, Hakan ŞAHİN, Serkan KARAKIŞ Zonguldak Karaelmas Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, 67100, Zonguldak ÖZET Günümüzde, Yeryüzü ne ait konumsal bilgi elde etmede uydu görüntüleri, teknolojik gelişmeler paralelinde geçmişe nazaran daha kullanılır olmaya başlamıştır. Bunun en önemli nedeni, görüntülerin yer örnekleme büyüklüğünün (GSD: Ground Sampling Distance) küçülmesidir. Bu durum geometrik çözünürlüğün artması ve nesnelerin daha ayrıntılı olarak görüntülerden seçilmesi anlamına gelmektedir. GSD nin yanı sıra görüntülerin radyometrik ve spektral çözebilirlikleri de bilgi içeriğini etkilemekte, değişim belirleme gibi çalışmalarda zamansal çözebilirlik de ön plana çıkmaktadır. Bilgi içeriğini etkileyen bu çözebilirlik kavramlarına ek olarak, görüntülerin etkin GSD, atmosferik durum, güneş yükseklik açısı, görüntüleme sisteminin bakış açısı ve ilgi alanındaki nesnelerin durumu ve aralarındaki kontrast da bilgi içeriğini etkileyen durumlardır. Bu çalışma kapsamında, Zonguldak a ait farklı GSD lere, radyometrik ve spektral çözebilirliklere sahip uydu görüntülerinin sağladıkları bilgi içerikleri analiz edilmiştir. Çalışma kapsamında SPOT- 5, IRS-1C, Ikonos, QuickBird, TK-350, KVR-1000, Landsat 7 ETM ve ASTER görüntüleri kullanılmıştır. Anahtar sözcükler: Yüksek çözebilirlikli görüntü, bilgi içeriği, etkin GSD ABSTRACT the high resolution space images became much more suitable for the mapping purposes thanks to technological developments nowadays comparing past. The main cause is that the GSD (Ground Sampling Distance) became smaller, so it may be able to get much more geometric resolution and to identify details on the images. Not only the GSD but also the radiometric and spectral resolutions should be considered during the studies. For change detection, the temporal resolution may be important. Additionally effective GSD, atmospheric condition, sun elevation angle, incidence angle and detail contrast are the items effecting on the information contents. Analysing information contents of space images taken Zonguldak with different GSD, radiometric and spectral resolution is the subject of this study. SPOT-5, IRS-1C, Ikonos, QuickBird, TK-350, KVR-1000, Landsat 7 ETM and ASTER are images used in the study. Keywords: High resolution image, information content, effective GSD 1. GİRİŞ Uzaktan algılama görüntülerinden konumsal bilgi elde etmede görüntülerin geometrik doğrulukları ve bilgi içerikleri iki önemli etkendir. Geometrik doğruluk, sistemin görüntü alım geometrisi ile yakından ilişkilidir ve büyük ölçekli topografik haritaların konum doğruluğuna ulaşmada

2 herhangi büyük bir sorun yaşanmamaktadır. Örneğin, gözün ayırma gücü dikkate alındığında gösterimde uygulanmakta olan 0.20 mm kuralına göre 1:5000 ölçekli bir haritanın yatay konum hassasiyeti ±1.0m düzeyinde olmaktadır. Bu değere, 1.0m ve daha alt GSD değerine sahip ticari uydu görüntüleriyle ulaşmak mümkündür. Burada asıl sorun, görüntünün sağladığı bilgi içeriğinin, 1:5000 ölçekli haritanın değil ancak 1:10000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriğini vermesidir. Kazanılan deneyimlerden elde edilen durum, haritanın ölçeği ile GSD arasında mm gibi bir ilişkinin olduğudur. bu sayede 1:10000 ölçekli bir harita için 10000/0.10 mm= 1.0m sonucuna rahatlıkla varılabilir. Dikkat edilirse burada mm gibi bir aralıktan söz edilmektedir ki bunun nedeni, bu deneysel sonucun, görüntünün ve yeryüzünün çeşitli özelliklerine göre değişmesidir. Bu ölçekte bir haritanın gerektirdiği yatay konum hassasiyeti ±2.0 düzeyindedir ki 1.0 m GSD ye sahip bir görüntü ile bu değerin altına inmek mümkündür. Düşey hassasiyette ise daha belirsiz bir durum söz konusudur. Düşey hassasiyet, arazi yapısına bağlıdır ve genellikle eşyükseklik eğrileri arasındaki farkın 1/3 ü olarak kabul edilmektedir. Şekil 1 Birbiri üzerine binmiş pikseller Gerçekte her bir pikselin yerdeki karşılığı 5 m iken,- Supermode la 2.5 m ye ulaşılmaktadır. Kullanıcı için GSD, kendisine sunulan yer piksel büyüklüğüdür. Piksellerin birbiri üzerine binmesi, ancak kontrastı değiştiren bir etki olabilir. GSD ye bağlı olarak ele alınması gereken diğer bir durum da görüntülerin etkin GSD değeridir. Bu değer, yukarıda bahsedilen normal GSD değeri ile aynı büyüklükte olmayabilir ve bunun nedeni görüntüleme sisteminin yapısı ve atmosferik durumdan kaynaklı olabilir. Etkin GSD, Şekil 2 deki gibi, bir bina veya havuz kenarı boyunca alınacak kesitin gri değeri değişiminden yararlanılarak bulunabilir. Elbette sadece GSD değil, görüntünün radyometrik ve spektral çözebilirlikleri ile atmosferik etkiler, etkin GSD, görüntüleme sisteminin bakış açısı ve nesneler arasındaki kontrast da bilgi içeriğini etkilemektedir. Görünür ve yakın kızılötesi (VNIR: Visible - Near Infra Red) spektral aralıkta alınan görüntüler için olan bu etkilere ait örnekler, ilerleyen kısımlarda verilecektir. SAR (Synthetic Aperture Radar Yapay Açıklıklı Radar) görüntülerinde ise bu durum daha farklıdır. 2. NORMAL ve ETKİN GSD Gri değerlerinin ortalaması Ortalamalar arasındaki fark GSD, komşu piksellerin merkezlerinin yeryüzündeki fiziksel karşılıklarıdır. Bu pikseller, birbirleri üzerine binebilir veya aralarında bazı boşluklar da olabilir. SPOT- 5 in Supermode görüntüleri, birbiri üzerine binen piksellere güzel bir örnektir (Şekil 1). Şekil 2 KVR-1000 görüntüsünde bina kenarında gri değeri değişimi

3 Gri değerlerinin ortalamaları arasındaki fark, kenarda en büyük değerlerini alacak ve bu değişim bir Gauss eğrisi çizecektir. Bu eğrinin yüksekliğinin yarısının eğriyi kestiği yerlerin piksel karşılıklarının yarısı, etkin GSD yi bulmada kullanılabilir. Şekil 2 deki KVR için kenarın sağında ve solunda toplam 15 piksel için hesaplama yapılmıştır ve sadece bir kenarda değil, kuzey-güney, doğu-batı ve kuzeydoğu-güneybatı doğrultularında seçilen kenarlarda da bu işlem yapılarak her bir görüntü için etkin piksel büyüklükleri hesaplanmıştır (Çizelge 1). GSD nin büyük bir önemi olduğu görülecektir. Ancak radyometrik çözebilirliğin ve rengin de büyük bir önemi vardır. Landsat görüntüleri, özellikle sınıflandırma amaçlı çalışmalarda pek çok yararlar sağlamaktadır. Ancak topografik harita yapımında uygun değillerdir. Çizelge 1 Görüntülerin normal ve etkin GSD leri Normal GSD Etkin GSD ASTER VNIR 15 m 15 m Landsat 7, band 432, 30m TK m 13 m GSD IRS-1C pan 5.8 m 6.9 m SPOT-5 pan 5 m 5 m KVR m 2.2 m IKONOS pan 1.0 m 1.0 m QuickBird pan 0.6 m 0.6 m 15 m 15 m Landsat 7, pankromatik, 15m GSD Bu çizelgedeki TK-350 ve KVR-1000 görüntüleri, gerçekte fotoğraf filmi üzerine kayıt edilmişlerdir ve sonrasında taranarak dijital hale dönüştürülmüşlerdir. Filmin yapısından ve görüntünün doğrudan dijital olarak elde edilmemesi nedeniyle, hem TK- 350 hem de KVR-1000 için normal ve etkin GSD ler arası fark %30 civarındadır. TDI (Time Delay Integration Zaman-Geciktirme ve Entegrasyon) teknolojisine sahip sistemlerce elde edilmiş görüntülerde normal ve etkin piksel büyüklükleri aynı olmaktadır. Sadece IRS-1C görüntüsü için bu durum farklıdır. Zira bu görüntüler 6 bit (64 gri değeri) ile örneklenmektedirler ve bu nedenle düşük bir radyometrik çözebilirliğe sahiptirler. Görüntüleri kullananlar, aslında normal değil etkin GSD ile çalışmaktadırlar ve bu nedenle bu değerin belirlenerek çalışmalarda dikkate alınması gerekmektedir. ASTER, VNIR, 15m GSD SPOT-5, pankromatik, 5m GSD TK-350, 10m GSD IRS-1C, pankromatik, 5m GSD 3. GÖRÜNTÜLERİN KARŞILAŞTIRILMASI Bu çalışma kapsamında, Zonguldak şehir merkezine ait farklı uydu görüntüleri incelenmiştir (Şekil 3). Bu incelemede, KVR-1000, 1.6m GSD Ikonos, pankromatik, 1.0m GSD Şekil 3 Zonguldak şehir merkezine ait farklı uydu görüntüleri

4 Landsat 7 MSS (Multi Spektral Scanner Çok Bandlı Tarayıcı) görüntüleri, 30 m GSD değerine sahip olmalarına rağmen, 15m GSD li pankromatik görüntülerle neredeyse aynı bilgi içeriğini sunmaktadır. Burada renk bilgisinin oldukça büyük önemi vardır. Ancak Landsat 7 nin pankromatik görüntüsü 15m GSD değerine sahip ASTER VNIR görüntülerine oranla daha az detay içermektedir. Burada ASTER i Landsat 7 pankromatiğe oranla üstün kılan özellik, ASTER in kontrastının daha iyi olması ve yeşil, kırmızı ve yakın kızılötesi band ile özellikle ormanlık alanlarda iyi bir ayrıma olanak vermesidir. Landsat 7 görüntülerinde ana yollar, yerleşim ve orman ayırt edilebilmekte ancak daha fazla detayı görmek mümkün olamamaktadır. Bu nedenle bu görüntüler, ancak 1: ölçekli bir haritanın yapılmasına olanak verebilir. görüntü, 1:50000 ölçekli bir harita yapımı için kullanılabilir. Ancak IRS-1C nin 6.9m etkin GSD ye ve 64 gri değerine sahip olduğu ve bu nedenle sorunlar yaşanabileceği unutulmamalıdır. SPOT-5 için vektörleştirme TK-350 görüntüleri, 10m normal GSD değerine sahip olmasına karşın gerçekte 13m etkin GSD değerine sahiptir. Ne var ki ASTER ile hemen hemen aynı GSD ye sahip bu görüntü, ASTER e göre daha az detay zenginliğine sahiptir. Kontrastın çok iyi olmaması buna en büyük etkendir. TK-350 görüntüleri, SYM (Sayısal Yükseklik Modeli) üretmek için uygun olduğu halde, doğrudan topoğrafik harita yapımı için uygun değildir. SPOT-5 ve IRS-1C pankromatik görüntüleri yaklaşık aynı GSD değerlerine sahip olmalarına rağmen, farklı radyometrilere (SPOT-5 8 bit, IRS-1C 6 bit) sahiptirler. SPOT gri değerine sahipken, IRS-1C 64 gri değerine sahiptir ve dolayısıyla SPOT- 5 daha fazla detay zenginliğine sahiptir. Şekil 4 de, her iki görüntünün vektörleştirme sonuçlarını görmektesiniz. SPOT-5 görüntüsünden büyük bina blokları, büyük tek binalar, ana ve ara yollar, kıyı çizgisi, açık ve yeşil alanlar rahatlıkla belirlenebilmektedir. Ancak IRS-1C görüntüsünde bu durum farklıdır. Büyük tek binaların ve ara yolların belirlenmesi, SPOT-5 deki kadar kolay olmamaktadır. Şehir merkezinde durum böyleyken, kırsal bir alanda her iki görüntüde de yerleşimler ve yollar görülebilmektedir (Şekil 5). Ancak yine de SPOT-5 üzerinden daha rahat bir ayrım yapılmaktadır. Her iki IRS-1C için vektörleştirme Şekil 4 SPOT-5 ve IRS-1C vektörleştirme sonuçları IRS-1C SPOT-5 Şekil 5 Kırsal bölgede yerleşim ve yollar

5 TK-350 görüntüleri gibi, KVR-1000 görüntüleri de fotoğraf filmi üzerinden dijitalleştirilerek elde edilirler ve bu nedenle filmin ve tarama sisteminin etkisi nedeniyle 2.2m etkin GSD değerine sahiptir. Bu görüntü üzerinden tüm binaları ve yolları belirlemek mümkün olabilmektedir (Şekil 6). Pankromatik görüntüde binalar, yollar ve diğer unsurlar birbirlerinden geometrik çözebilirliğin yüksek düzeyde olması nedeniyle ayırt edilebilmektedir. Ancak burada renk bilgisinden yararlanılamamaktadır. Renk bilgisini veren MSS görüntüler ise 4.0m GSD değerine sahiptir ve dolayısıyla nesnelerin renkleri yardımıyla ayrımı ön plana çıkmaktadır. Geometrik ve spektral çözebilirliğin bu etkileri, basit bir örnek ile irdelenebilir. Eğer pankromatik görüntü, 4.0m GSD değerine yeniden örneklenirse, Şekil 8 deki gibi bir görüntü elde edilir ki bu durumda MSS nin sağladığı yarar ortaya kolaylıkla çıkarılabilir. Bununla beraber, her iki görüntünün birleştirilerek pan-sharpened görüntü oluşturulması, hem 1.0m GSD hem de renk bilgisi içermesi bakımından oldukça sık tercih edilmektedir. Şekil 6 KVR-1000 için vektörleştirme Ikonos görüntüleri, 1m pankromatik ve 4m MSS görüntülerle oldukça iyi bir detay zenginliğine sahiptir. Pankromatik görüntüler, yüksek geometrik çözebilirlikleri sayesinde nesnelerin gerçek boyutlarıyla algılanmasını sağlamakla birlikte, MSS görüntüleri içerdikleri renk nedeniyle nesneler arasındaki renk farklılıklarını ortaya koymaktadır (Şekil 7). Ikonos, pankromatik, 4.0m GSD Ikonos, pankromatik, Ikonos, MSS, 4.0m GSD 1.0m GSD Şekil 7 Ikonos pankromatik ve MSS görüntüleri Ikonos, pansharpened, 1.0m GSD Şekil 8 Yeniden örneklenmiş Ikonos görüntüleri

6 Bu görüntülerdeki en büyük sorunlardan birisi, güneşin yükseklik açısına bağlı olarak değişen gölge boylarıdır (Şekil 9). Binaların ve diğer yüksek nesnelerin gölgelerinde kalan nesneler görüntüde seçilememekte ve dolayısıyla bu durum, görüntülerin verdiği bilgi içeriğini azaltmaktadır. Bu bakımdan, güneş yükseklik açısı da dikkate alınması gereken başka bir etkendir. Ikonos görüntüleri, ortalama olarak 1:10000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriğini verirken, QuickBird görüntüleri, pankromatik bandta 0.6m, MSS de ise 2.4 m GSD değerleriyle, 1:5000 ölçekli bir haritanın bilgi içeriklerini vermektedir (Şekil 10). Güneş yükseklik açısı: 41 Güneş yükseklik açısı: 67 Şekil 9 Farklı güneş yükseklik açılarındaki Ikonos, pankromatik, 1.0m GSD görüntüleri Şekil 10 QuickBird görüntüsünden üretilen harita 4. SONUÇLAR Herhangi bir uzaktan algılama görüntüsünün sağladığı bilgi içeriğinin araştırılmasında bazı etkilere dikkat etmek gerekmektedir. Topografik harita yapımında çoğunlukla kullanılan VNIR görüntülerinin, özellikle normal GSD değerinden ziyade etkin GSD değeri önemli bir etkendir. Bu değerin özellikle film tabanlı sistemlerde (TK-350 ve KVR-1000) normal GSD ile farklılık gösterdiği (Zonguldak için bu farklılık %30 dur); TDI sistemlerde ise herhangi bir sorunun olmadığı görülmektedir. Sadece IRS- 1C görüntüsü, 6 bit (64 gri değeri) ile görüntülenmesi nedeniyle 5.8m normal GSD değerine rağmen 6.9m etkin GSD değerine sahiptir. ASTER de olduğu gibi yakın kızılötesi bandta alınan görüntüler, özellikle Landsat ın aynı GSD değerine sahip pakromatik bandına göre daha zengin bir bilgi içeriği sunmuş; yerleşim ve orman alanlarının ayrımını kolaylaştırmıştır. Güneş yükseklik açısı da oldukça önemli bir etkendir. Gölge boylarının uzun olduğu durumlarda, gölgeler altında kalan nesneler seçilememekte, bu da görüntüden elde edilecek faydayı azaltmaktadır. Pankromatik ve MSS görüntülerin birleştirilmesi ile elde edilen pansharpened görüntüler, nesnelerin tanımlanmasını kolaylaştırmakta, 0.6m GSD değerine sahip bir pansharpened QuickBird görüntüsü 1:5000 ölçekli bir topografik haritanın yapılmasına olanak vermektedir.

7 TEŞEKKÜR Yazarlar, bu çalışmanın yürütülmesindeki yardımlarından dolayı Dr. Gürcan BÜYÜKSALİH e, Dr. Karsten JACOBSEN e, TÜBİTAK a ve JÜLİCH e (Almanya) teşekkür eder. KAYNAKLAR Jacobsen, K., (2005), High Resolution Imaging Satellite Systems, EARSeL Workshop on 3D-Remote Sensing, Porto Karakış, S., Topan, H., Büyüksalih, G., Marangoz, A. ve Jacobsen, K., (2005), Semantic Analysis of Space Imagery for Mapping Purposes, 2nd International Conference on Recent Advances in Space Technologies, İstanbul Şahin, H., Büyüksalih, G., Akçın, H., Topan, H., Karakış, S. ve Marangoz, A., (2004), Informatıon Content Analysis of KVR-1000 Ortho-Image Based on the Available Topographıc Maps ın the GIS Environment, EARSeL Workshop on Remote Sensing for Developing Countries, Kahire Şahin, H., Karakış, S., Topan, H., ve Marangoz, A., (2005), KVR-1000 Uydu Görüntüsü Üzerinden Elle Sayısallaştırma ve Nesneye Yönelik Görüntü Analizi Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara Topan, H., Büyüksalih, G. and Jacobsen, K., (2004), Comparison of Information Contents of High Resolution Space Images, ISPRS XX. Congress, İstanbul Topan, H., Büyüksalih, G. and Jacobsen, K., (2005), Information Contents of High Resolution Satellite Images, EARSeL Workshop on 3D Remote Sensing, Porto