Uydu Görüntüleriyle Gölcük te Marmara Depremi Sonrası Hasar Tespiti

Transkript

1 Uydu Görüntüleriyle Gölcük te Marmara Depremi Sonrası Hasar Tespiti Hülya Yıldırım, Erhan Alparslan, Cihangir Aydöner, Aslı S Dönertaş, Nalan Jale Divan, Yasemin B.Öztürk TUBİTAK, MAM, YDBAE, Uzaktan Algılama Grubu, PK Gebze Özetçe 17 Ağustos 1999 tarihli Marmara depremi sonrasında, can kaybı ve maddi olarak en büyük hasar gören yerleşim merkezlerinden birisi Kocaeli ili olmuştur. Bu ilin, Gölcük ilçesinde kıyı şeridi değişmiş ve denizi doldurarak kazanılan topraklar ve üzerlerindeki binalar yıkılarak deniz suyu altında kalmıştır. Bu tür değişiklikleri ve meydana gelen hasarı ölçmek için kullanılabilecek en tarafsız yöntem, uydu görüntülerinin zamansal ayrım gücünü kullanarak hasar tespiti yapmaktır. Bu bildiride, Fransız SPOT uydusunun Gölcük ilçesinden Marmara depremi öncesi ve sonrası çektiği uydu görüntüleri kullanılarak hasar tespitine gidilmiştir. Çalışma alanı olarak Gölcük ilçesinin kıyıya en yakın bir bölgesi seçilmiş, bu alanda en çok benzerlik sınıflandırma yöntemi uygulanarak hem deprem öncesi hem deprem sonrası uydu görüntüleri sınıflandırılmış, daha sonra sınıflandırma sonuçları karşılaştırılarak hasar tespiti yapılmıştır. 1.Giriş 1970 lerden itibaren uzaktan algılama amaçlı algılayıcılarla donanarak uzaya fırlatılan uydular vasıtasıyla algılanan görüntüler, yer bilimcilere, jeologlara, tarımcılara ve şehir plancılarına yeryüzü yapısı hakkında geleneksel yöntemlerle ulaşılamayacak değerli bilgiler sunmaktadır. Uydu teknolojisinin günümüze kadar gösterdiği büyük gelişmeler algılanan uydu görüntülerinin hem tayfsal hem de konumsal ayrım gücünü iyileştirmiş, baçlangıçta yaklaşık 60 m x 80 m olan konumsal ayrım gücü 1980'lerde 30m x 30m 'ye inmiş, tayfsal bant sayısı ise görünür ve yakın kızıl ötesinde sayı olarak 4'ten 7'ye kadar (1 i ısısal) çıkmıştır. Yeryüzünü sürekli gözleyen uydular düzenli olarak her 18 günde bir aynı bölgeden görüntü çekebilmektedir. Farklı zamanlarda kaydedilen bu görüntüler vasıtasıyla yeryüzü kaynaklarındaki değişikliklerin belirlenmesi mümkün olmakta uydu görüntüntülerinin bu gücü zamansal ayrım gücü olarak bilinmektedir[1,2]. 2. Çalışma Alanı Bu çalışmada deprem sonrası hemen bulunabilir olması açısından SPOT XS ve PAN uydu görüntüleri kullanılmış ve Gölcük ilçesi, Marmara depremi öncesi ve sonrası, hasar tespiti amacıyla gözlenmiştir[3]. Deprem öncesi algılanan uydu görüntüsü tarihi 15 Temmuz 1999 olup deprem sonrası uydu görüntüsünün tarihi ise 20 Ağustos 1999'dır. Bu görüntüler Şekil 1 ve 2 de verilmektedir. dir. SPOT XS uydu görüntülerinin çözünürlüğü 20m x 20m, PAN algılayıcısında çözünürlük ise 10m x 10m'

2 Şekil 1. Deprem Öncesi Gölcük ( SPOT XI Bant 4 2 1) Şekil 2. Deprem Sonrası Gölcük ( SPOT XI Bant 4 2 1) 3. Geometrik Düzeltme Bu çalışma için temin edilen uydu görüntüleri herhangi bir koordinat bilgisi taşımamaktadır. Bu bedenle, görüntülere geometrik düzeltme yapılarak, harita niteliği kazandırılması gerekmektedir. Bu işlem için, Harita Genel Komutanlığı tarafından temin edilen 1: ölçekli topoğrafik haritalar kullanılmıştır. Haritalar, görüntü

3 işleme yazılımlarınca arşivlenerek bilgisayar ekranında görüntülenebilir hale getirilen uydu görüntüleriyle karşılaştırılmış; görüntüler üzerinde yol kavşakları, nehir kıvrımları ve coğrafi olarak benzetilen diğer yerlerde kontrol noktaları alınmıştır. Bu kontrol noktaları vasıtasıyla, ham uydu görüntüleri bilineer enterpolasyon yapılarak eğritilmiş, böylece geometrik olarak düzeltilerek haritanın UTM koordinatlarına getirilmiştir. Böylece her pikselin bilgisayar ekranında görüntülenebilen bir UTM koordinatı olmuştur. Geometrik düzeltme işlemleri, deprem öncesi ve sonrası renkli XI ve siyah/beyaz PAN görüntüleri için yapılmıştır. 4. Radyometrik Düzeltme PAN görüntülerinin bilgisayar ekranında görüntülenmesi sonucunda işlenmemiş gri seviye aralıklarının gayet dar olduğu gözlenmiş, bu görüntülerdeki ayrıntıları ortaya çıkarmak ve görsel olarak zenginleştirmek amacıyla bu görüntüler, doğrusal olarak uzatılarak (0,255) aralığına getirilmiştir. 5. Bitki İndisi Analizi XI görüntüsünün kızıl ötesindeki ( µ) 4. bantı, yakın kızılötesinde ( µ) aralığındaki 3. Bandı ve görünür kırmızı (0.61,0.68µ) aralığındaki 2. bantları kullanılarak yapay olarak renklendirilmiş bir görüntü elde edilmiştir. Bu bant bileşiminin seçilme amacı, bitki örtüsünün 3. banttaki yakın kızıl ötesi ışığa duyarlı olup yansıtması, 2. banttaki görünür kırmızı ışığı ise soğurmasıdır. Böylece bitki örtüsünü bu yöntemle renklendirilmiş görüntülerde doğal yeşil renkleriyle görmek mümkün olmaktadır. Ayrıca 3. bant ve 2. bant değerlerini kullanarak "bitki var yok"un bir göstergesi olan normalleştirilmiş fark bitki indisi analizleri yapmak mümkün olmaktadır.böylece hasar tespiti yapmayı düşündüğümüz çalışma bölgesindeki yeşil alanları gözle yorumlamak mümkün olmuştur. 6. Veri Karma Yapay olarak renklendirilmiş 20m x 20m konumsal çözünürlükteki bu SPOT XI görüntüsünü daha ayrıntılı olarak gözlemlemek için veri karma yöntemleri kullanılarak 10m x 10m konumsal çözünürlüklü renkli bileşik görüntüler elde edilmiştir[4,5]. Farklı çözünürlüklü olan SPOT PAN ve XS görüntüleri, geometrik düzeltme işlemi sonucunda UTM koordinat bilgisi kazandıkları için çakıştırılmaları mümkün olmuştur. PAN görüntüsüne görüntü tekniklerinden mozayikleme işlemiyle çakıştırılan yapay renkli XI görüntüsü, şiddet-ton-doyum dönüşümüyle kırmızı-yeşilmavi renk ortamından, şiddet-ton-doyum ortamına dönüştürülmüş, bu ortamda PAN görüntüsü şiddet bileşeniyle yer değiştirmiştir. Şiddet-ton-doyum ortamından kırmızı-yeşil-mavi ortamına geri dönüşümle çalışma alanının hem deprem öncesi hem de deprem sonrası 10m x 10m konumsal çözünürlüklü renkli bileşik görüntüleri elde edilmiştir. 7. Arazi Kullanım Sınıflandırması Arazi kullanımındaki değişiklikleri belirlemek amacıyla kullanılan en çok benzerlik sınıflandırması programı, her farklı sınıfın Gauss dağılımlı olduğunu varsayarak, sınıf örneklerinin ortalama değerlerini ve kovaryans matrislerini gözönünde bulundurarak, her pikseli en kısa Mahalanobis uzaklığına sahip sınıfa atamaktadır. Yeterli yer gerçeği bilgisi toplanamamasından ötürü, çalışma bölgesinin uydu görüntülerine, çeşitli görüntü işleme programları, (zıtlık artırma, kenar bulma, süzme, görüntü zenginleştirme vb. gibi) uygulanmış böylece hasarlı bölgeler karşılaştırılarak gözle yorumlanabilmiştir.

4 Şekil 3. Deprem Öncesi Gölcük Arazi Kullanım Sınıflandırması Sonuçları Deprem öncesi çalışma alanında üç farklı yerleşim alanı, üç farklı yeşil alan, iki farklı yerleşim alanı, deniz yüzeyi ve liman farklı arazi kullanım sınıfları olarak ayırt edilmiştir. Sınıflandırılmış görüntü Şekil 3 te verilmektedir. Deprem sonrası çalışma alanının TÜPRAŞ yangınından dolayı koyu duman altında bulunması arazi kullanım sınıflandırma sonuçlarını etkilemiştir. Bu durumda iki farklı deniz, üç farklı duman altında kalan arazi, üç farklı yeşil alan, üç farklı yerleşim alanı, yol, kıyı çizgisi, karışık hasar ve inşa alanı ve inşa alanı farklı arazi kullanımları olarak belirlenmiş. Sınıflandırılmış görüntü Şekil 4 te verilmektedir. 8. Sonuçlar Gölcük ün deprem öncesi ve sonrası görüntüleri, kentin merkezinde deprem sonra çıkan açık renk alanın deprem yıkımına örnek olarak kabul edilerek yapılmıştır. Sınıflamada uygulanan yöntem, 'eğitimli' denilen, hedef sınıflar için belirlenmiş örnek alanlar temelinde 'en yakın komşuluk' algoritması kullanan bir sınıflamadır. Deprem hasarının görsel olarak farkedilebildiği görüntü merkezine yakın açık renkli yığılım, hasarlı bölgeler için imza olarak kabul edilmiştir. Buna dayalı olarak, deprem sonrası görüntü, 3 adet deprem hasarı bölgesini ön plana çıkarmıştır. Deprem öncesi ve sonrası sınıflandırma sonuçlarının karşılaştırılması sonucunda deprem sonrası ortaya çıkan değişiklikler, bilhassa kıyı şeridindeki değişiklikler ve hasar bölgelerinin belirlenmesi mümkün olmuştur.

5 Şekil 4. Deprem Sonrası Gölcük Arazi Kullanım Sınıflandırması Sonuçları Kaynakça [1] Sabins F. (1987), Remote Sensing Principles & Interpretation, Freeman Co., NewYork [2] Parlow E., 1996, Progress in Environmental Remote Sensing Res. and Apps., Balkema, Rotterdam [3] Uydu Görüntüleriyle Marmara Depremine Bakış:Kocaeli İli İncelemesi, Ekim 1999, TUBİTAK MAM BTAE Uzay Teknolojileri Grubunun Kocaeli Valiliği için hazırladığı rapor, 50 sayfa, Gebze-Kocaeli [4] Chavez S.P., Sides S.C. ve Anderson J.A. Comparison of Three Different Methods to Merge Multiresolution and Multispectral Data: Landsat TM and SPOT Panchromatic PE & RS, 1991, Vo1.57, No.5, pp [5] Foley J.D. ve Dam A.V., Fundamentals of Interactive Computer Graphics, pp , Addison Wesley Publishing Company