GOOGLE EARTH UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN GEOMETRİK DOĞRULUĞUNUN ARAŞTIRILMASI

Benzer belgeler
ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

Doğal Kaynak Gözlem Uyduları

UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

Uzaktan Algılama Verisi

FARKLI UYDU VERİ ÇAKIŞTIRMA TEKNİKLERİNİN ANALİZİ

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

Güneş Senkronize - Yakın Kutupsal. 2-3 gün, enleme göre değişken. 60 Km x 60 Km - 80 Km nadirde. 30 m yatay konum doğruluğu (CE90%)

SU KEMERLERİNİN 3D MODELLENMESİNDE UZAKTAN ALGILAMA VE CBS KULLANIMI; KURŞUNLUGERME/İSTANBUL ÖRNEĞİ

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

THE DESIGN AND USE OF CONTINUOUS GNSS REFERENCE NETWORKS. by Özgür Avcı B.S., Istanbul Technical University, 2003

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

TÜRKİYE CUMHURİYETİ DEVLETİNİN temellerinin atıldığı Çanakkale zaferinin 100. yılı kutlu olsun.

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİNDE GEOMETRİK DÜZELTMENİN SINIFLANDIRMA SONUÇLARINA ETKİSİ

Sevim Yasemin ÇİÇEKLİ 1, Coşkun ÖZKAN 2

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU VERİLERİ KULLANILARAK ORMAN ÖRTÜSÜNÜN SEGMENT-TABANLI SINIFLANDIRILMASI ÖZET

RASAT VE GÖKTÜRK-2 GÖRÜNTÜLERİNİN ORTOREKTİFİKASYON BAŞARIMINA REFERANS VE SAYISAL YÜKSEKLİK MODELİ SEÇİMİNİN ETKİSİ

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi 30 Ekim 02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon

FARKLI ÇÖZÜNÜRLÜKTEKİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN GEOMETRİK DÖNÜŞÜMÜ

YÜKSEK ÇÖZEBİLİRLİKLİ UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN BİLGİ İÇERİKLERİNİN KARŞILAŞTIRILMASI

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

WORLDVIEW-2 STEREO UYDU GÖRÜNTÜSÜNDEN ÜRETĠLEN SAYISAL ORTOFOTO KONUM DOĞRULUĞUNUN ARAġTIRILMASI

İçerik Fotogrametrik Üretim 2 Fotogrametri 2 Hava Fotogrametrisi...2 Fotogrametrik Nirengi 3 Ortofoto 4 Fotogrametrik İş Akışı 5 Sayısal Hava

FARKLI UYDU VERİLERİNİN BANT BİRLEŞTİRİLMESİNDEN SONRA SPEKTRAL SINIFLANDIRMALARDA KULLANILMASI

Uydu görüntülerinin bilgi içeriğinin topografik harita yapımı açısından incelenmesi

YOĞUN GÖRÜNTÜ EŞLEME ALGORİTMALARI İLE ÜRETİLEN YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ SAYISAL YÜZEY MODELİ ÜRETİMİNDE KALİTE DEĞERLENDİRME VE DOĞRULUK ANALİZİ

Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

Uzaktan Algılama Teknolojileri

S.Çabuk a, A.C. Kiracı, T.Durgut, H.Ardıç, O.Eker, A.Okul. Anahtar Kelimeler: ALOS, SRTM, Sayısal Yükseklik Modeli, Eş Yükseklik Eğrisi ÖZET:

İNSANSIZ HAVA ARACI İLE ÜRETİLEN ORTOFOTO HARİTALARDA DOĞRULUK ANALİZİ ACCURACY ASSESSMENT OF THE ORTHOPHOTO PRODUCED USING UNMANNED AERIAL VEHICLE

RASAT Uydu Görüntülerinin Geometrik Doğruluğu

UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU

COMPARING THE PERFORMANCE OF KINEMATIC PPP AND POST PROCESS KINEMATICS METHODS IN RURAL AND URBAN AREAS

KENTSEL ALANLARDA AĞAÇLIK VE YEŞİL ALANLARIN UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN NESNE-TABANLI ÇIKARIMI VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE ENTEGRASYONU

Uzaktan Algılama Teknolojileri

Proje kapsamında Arazi İzleme Sisteminin bir bütün olarak sunulması için bir portal yapısı hazırlanmıştır. Arazi İzleme Sistemi;

FOTOGRAMETRİK YÖNTEMLERLE 3 BOYUTLU COĞRAFİ VERİ TABANININ GÜNCELLENMESİ

Tuğba Palabaş, Istanbul Arel Üniversitesi, Ceren Gülra Melek, Istanbul Arel Üniversitesi,

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ FOTOGRAMETRİ ANABİLİM DALI SUNULARI JDF435 UZAKTAN ALGILAMA DERSİ NOTLARI

INVESTIGATION OF ELEVATION CHANGE WITH DIFFERENT GEODETIC MEASUREMENT METHODS

FARKLI UYDU GÖRÜNTÜLERİNDEN YIĞIN GÖRÜNTÜ EŞLEME YÖNTEMİYLE YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKTE SAYISAL YÜZEY MODELİ VERİSİ ÜRETİMİ: SPOT6 VE PLÉIADES UYGULAMASI

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

Uydu Görüntüleri ve Kullanım Alanları

Anahtar Sözcükler: RASAT, geometrik doğruluk, radyometrik kalite, etkin YÖA, gürültü, sinyal gürültü oranı.

İNSANSIZ HAVA ARACI İLE ÜRETİLEN ORTOFOTO HARİTALARDA DOĞRULUK ANALİZİ ACCURACY ASSESSMENT OF THE ORTHOPHOTO PRODUCED USING UNMANNED AERIAL VEHICLE

Hava Fotogrametrisi ve Jeodezik Yöntemler ile Sayısal Yükseklik Modeli Üretimi: Erzurum Aksu Köyü Örneği

Uzaktan Algılama Teknolojisi. Doç. Dr. Taşkın Kavzoğlu Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Gebze, Kocaeli

Proje No: 105Y283. Tuz Gölü ve Yakın Çevresinin Yer ve Uydu Verileri ile Kuraklık ve Su Kalitesi Bakımından Zamansal Analizi

Yüreğir ovasında narenciye ekim alanlarının Landsat 7 ETM uydu verisiyle belirlenmesi ve izlenmesi olanaklarının araştırılması

Aksaray Üniversitesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü

HAVADAN LAZER TARAMA ve SAYISAL GÖRÜNTÜ VERİLERİNDEN BİNA TESPİTİ VE ÇATILARIN 3 BOYUTLU MODELLENMESİ

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ

ÇOK YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİ KULLANARAK, TAKSİM VE CİVARI DEĞİŞİMİNİN İZLENMESİ

Uydu Görüntülerinin. Rektifikasyon ve Registrasyonu. Hafta - 5

RASAT ve GÖKTÜRK-2 Görüntülerinin Gerçek Yer Örnekleme Aralığının Belirlenmesi

JEODEZİ. Şekil1: Yerin şekli YERİN ŞEKLİ JEOİD

Uzaktan Algılama Teknolojileri

UYDU VERİLERİ İLE VERİ ENTEGRASYONU VE YÖNTEMLERİ

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1

Aslı SABUNCU 1, Zehra Damla UÇA AVCI 2, Filiz SUNAR 3

Hüseyin TOPAN 1, Ali CAM 2, Murat ORUÇ 3, Mustafa TEKE 4

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ YÖNTEMLERİYLE ARAZİ ÖRTÜSÜ/KULLANIMI DEĞİŞİMİNİN ANALİZİ: KAYSERİ İLİ ÖRNEĞİ

PAMUK EKİLİ ALANLARIN NESNE TABANLI SINIFLANDIRMA YÖNTEMİ İLE BELİRLENMESİ: MENEMEN ÖRNEĞİ

Koordinat Dönüşümleri (V )

Araştırma Görevlisi İSMAİL ÇÖLKESEN

UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE KENTSEL GELİŞİMİN İZLENMESİ

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

İçerik. Giriş 1/23/13. Giriş Problem Tanımı Tez Çalışmasının Amacı Metodoloji Zaman Çizelgesi. Doktora Tez Önerisi

ZONGULDAK İLİ KİLİMLİ İLÇESİ VE TERMİK SANTRAL BÖLGESİNİN ZAMANSAL DEĞİŞİMİNİN UZAKTAN ALGILAMA TEKNİKLERİ KULLANILARAK İNCELENMESİ

CEV 361 CBS ve UA. Koordinat ve Projeksiyon Sistemleri. Yrd. Doç. Dr. Özgür ZEYDAN Yerin Şekli

Nesne-Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Tarımsal Ürün Deseninin Belirlenmesi Ahmet Delen 1, Füsun Balık Şanlı 2 1

Uzaktan Algılama Teknolojileri

YER GÖZLEM UYDULARI: DÜNÜ, BUGÜNÜ, YARINI

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

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

YÜKSEK ÇÖZÜNÜRLÜKLÜ UYDU GÖRÜNTÜLERİ İLE UÇUŞ EĞİTİMİ AMAÇLI SİMÜLASYON ÇALIŞMALARI

CEV 361 CBS ve UA. Koordinat ve Projeksiyon Sistemleri. Öğr. Gör. Özgür ZEYDAN Yerin Şekli

Eski Tarihli Meşcere Haritası ve Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntüsü Yardımıyla Taslak Meşcere Haritası Üretilmesi

Haritacılık Bilim Tarihi

RASAT VE SPOT 5 UYDU VERİLERİ KULLANARAK CORINE METODOLOJİSİNE GÖRE ARAZİ ÖRTÜSÜ/KULLANAMI HARİTASI OLUŞTURULMASI

Datum. Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN 1

MONITORING COASTAL STRUCTURES THROUGH RADAR INTERFEROMETRY TECHNIQUE

Uydu Görüntülerinde Mekansal Çözünürlüğün Tarım Alanlarının ve Ürün Tiplerinin Belirlenmesine Etkisinin Araştırılması: Şanlıurfa Örneği

GPS/INS Destekli Havai Nirengi

STATIC POSITIONING PERFORMED FROM DIFFERENT GNSS NETWORKS AND STATIONS INVESTIGATION IN ISTANBUL SCALE

UYDU JEODEZISI: ÖLÇME YÖNTEM VE TEKNIKLERI

Üzerinde. Y.Müh.Mehmet ERBAŞ, Y.Müh.Hakan ŞAHİN, Y.Müh.Emre SOYER,

PRODUCTION of 1:25000 SCALE LAND COVER/USE MAPS by MEANS OF VERY HIGH RESOLUTION SPOT 6/7 SATELLITE IMAGES

Yrd. Doç. Dr. Saygın ABDİKAN Öğretim Yılı Bahar Dönemi

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

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

UZAKTAN ALGILAMA Görüntü Verisinin Düzeltilmesi ve Geliştirilmesi

Ö. Kayman *, F. Sunar *

Fotogrametri Anabilim dalında hava fotogrametrisi ve yersel fotogrametri uygulamaları yapılmakta ve eğitimleri verilmektedir.

Transkript:

GOOGLE EARTH UYDU GÖRÜNTÜLERİNİN GEOMETRİK DOĞRULUĞUNUN ARAŞTIRILMASI Ü. Karaçetin 1, F. Sunar 1, T. Şıpka 2 1,2 İstanbul Teknik Üniversitesi, Geomatik Mühendisliği Bölümü, 34469, Maslak, İstanbul. 1 ulkukaracetin@gmail.com, 2 fsunar@itu.edu.tr 3 Nik İnşaat Ticaret Ltd. Şti., 34394, Mecidiyeköy, İstanbul. 3 tulu@nik.com.tr ÖZET Son yıllarda uzay teknolojisi ve uydu sistemlerindeki gelişmelerle birlikte uydu görüntülerinin günlük hayattaki kullanımı yaygınlaşmaya başlamıştır. Jeodezik yöntemler gibi klasik harita üretimi için kullanılan yöntemlerin uzun, zahmetli ve maliyetli oluşu, bu alanda daha az maliyetle daha kısa zamanda ve istenilen doğrulukta sonuçların elde edilebildiği uydu görüntülerinin kullanımını arttırmıştır. Giderek artan güncel harita ihtiyacını karşılayan uydu görüntülerinin kullanımının artmasında, harita ve harita benzeri ürünlerin kolay ve hızlı erişilebilirliği, otomasyonu ve dijital olarak üretilmesi büyük rol oynamaktadır. Kaynak araştırması, afet yönetimi vb. ülkelerin farklı uygulamalara yönelik idari karar mekanizmaları için kullanılmalarının yanı sıra adres araştırması ve navigasyon gibi günlük hayatı kolaylaştıran kullanım alanları da mevcuttur. Bu bağlamda erişilebilirliği açısından en iyi örnek olarak Google firmasının sunmuş olduğu Google Earth servisi gösterilebilir. Google Earth mekânsal çözünürlüklerine bağlı olarak farklı uydu görüntülerini sunmakla birlikte, yapıların 3B görüntüleri ve çeşitli simülasyonlarla görsel ürünlerini zenginleştirmektedir. Ancak güvenlik sebebiyle kullanılan uydu görüntülerinin geometrik doğrulukları hakkında istatistiksel hiçbir veriye ulaşılamamaktadır. Bu çalışmada rektifiye edilmiş orijinal yüksek çözünürlüklü QBird uydu görüntüsü ile Google Earth görüntüsü karşılaştırılarak Google Earth tarafından sunulan hizmetin doğruluğunun tespiti amaçlanmıştır. Bu bağlamda, İstanbul Büyükçekmece bölgesine ait rapid statik GPS ölçmesiyle toplanan yer kontrol noktaları kullanılarak kübik konvolüsyon yeniden örnekleme metoduyla rektifiye edilmiş yüksek çözünürlüklü Quickbird uydusuna ait 2003 tarihli görüntü, kmz uzantılı Google Earth dosyası olarak kaydedilerek Google Earth üzerine bindirilmiştir. Üst üste bindirilen iki görüntüdeki kontrol noktaları ve bu noktaların iki farklı görüntüdeki konumları arasındaki uzaklık ölçülerek erişim kolaylığı nedeniyle günlük hayatta sıklıkla kullanılan Google Earth servisinin sunduğu uydu görüntülerinin geometrik doğruluğu incelenmiştir. Anahtar Sözcükler: Google Earth, Geometrik Doğruluk, Quickbird, Rektifikasyon THE GEOMETRIC ACCURACY INVESTIGATION OF GOOGLE EARTH SATELLITE IMAGES ABSTRACT In recent years, parallel to the developments in space technology and satellite systems, the usage of satellite images in daily life began to spread. Since the methods used for classical map production such as geodesic methods are long-lasting, exhausting and costly, utilization of satellite images providing cost effective, time saving and accurate results increased. Automation, digital production, quick and easy access to map and maplike products have a great role on the increase of satellite imagery fulfilling the demand of up to date map need. Beside the resource exploration, disaster management and other different applications used in governmental decision making mechanism, usage areas easing daily routine such as navigation are also available. In this context, due to its ease of access, the best example is Google Earth which is served by Google, Keyhole. As well as the different satellite images depending on their spatial resolutions, Google enhances its visual products with 3D buildings, flight simulations etc. However, the statistical data about the geometric accuracy of the satellite imagery are not given due to the security issues. In this study, it is aimed to evaluate the accuracy of the service provided by Google Earth, by comparing it with the rectified high resolution Quickbird image. In this context, the Quickbird image taken in 2003, belonging to Büyükçekmece region in İstanbul was rectified with the ground control points obtained by rapid static GPS measurements and cubic convolution resampling method. As a second step, it was converted to a Google Earth file with the extension kmz, and then the rectified image was overlaid to Google Earth. The geometric accuracy of satellite images served by Google Earth, used very commonly in daily life due to its ease of access, was investigated by comparing the GCPs on the rectified image overlaid to Google Earth, and the distances between the GCPs positions in these two images. Keywords: Google Earth, Geometric Accuracy, Quickbird, Rectification 1. GİRİŞ Günümüzde erişilebilirlik kolaylığı açısından çok geniş kitleler tarafından kullanılmakta olan internet sayesinde bilgi paylaşımı eskisine göre çok daha kolay, hızlı ve mümkün olmaktadır. Son yirmi yılda teknoloji ve bilim dünyasının hızla gelişmesiyle birlikte bu alanda yerini alan Google Earth sürekli 745

yenilenen sürümleriyle günlük hayatta giderek daha geniş yer tutmaktadır. Google Earth, Google Labs tarafından satın alınan Keyhole adlı bir şirketin geliştirdiği ve 2005 yılında piyasaya sürülen ilk sürümüyle her bölge için farklı ölçekte ve mekânsal çözünürlükte uydu görüntüsü kullanılarak Dünya nın tamamının uydu görüntüleriyle temsil edildiği bir bilgisayar programıdır (URL 1). Güncel harita ihtiyacını uydu görüntüleriyle sağlamakta olan yazılım diğer Coğrafi Bilgi Sistemi yazılımları ile coğrafi bilginin erişilebilirliği, otomasyonu ve dijital olarak üretilmesine katkı sağlamaktadır. Dünya nın görüntülenmesinin yanı sıra yeryüzü üzerindeki farklı yapıların ve topografyanın üç boyutlu görüntüleri, çeşitli gök cisimlerinin görüntüsü, okyanus tabanı görüntüleri ve uçuş simülatörü gibi ürünler de sunulmaktadır (URL 2). Yazılımda WGS84 datumundaki coğrafi koordinatlar (enlem/boylam) kullanılmaktadır (URL 3). Gelişmiş ülkeler ve özellikle başkentler için Quickbird ve GeoEye gibi yüksek çözünürlüklü görüntüler, üçüncü dünya ülkeleri ve diğer bölgeler için SPOT gibi orta çözünürlüklü görüntüler, bölgesel ve küresel ölçekteki görüntüler için ise NOAA gibi düşük çözünürlüklü, geniş kaplama alanına sahip uydu görüntüleri kullanılmaktadır. Ancak askeri alanlar ve bunun gibi güvenlik açısından önem teşkil eden alanlarda, gerçek koordinatlar kullanılmamaktadır (URL 4). Quickbird ve Ikonos gibi uyduların uzaya fırlatılmasıyla, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin kullanımı büyük ölçüde artmış ve neredeyse hava fotoğrafları ile yarışacak düzeye erişmiştir (Goodwin ve diğ., 2002). Mekânsal çözünürlüğün yanında sadece pankromatik değil, multispektral görüntü elde edebilme imkânı, yüksek çözünürlüklü görüntülerin hem ticari hem de akademik çalışmalar için önemli bir bilgi kaynağı olmasını sağlamıştır. Ancak yüksek çözünürlüklü görüntülerin bu tür avantajlarının yanı sıra maliyetli oluşu, Google Earth ün kullanımını daha da yaygınlaştırmıştır. Ürünlerin ücretsiz olması ve erişiminin kolaylığı sayesinde, akademik ve günlük amaçlara yönelik kullanımı günümüzde gittikçe artmaktadır. Yazılımda doğal renkli görüntüler sunulmakta ve yüksek çözünürlüklü görüntülerin kullanıldığı bölgelerde yollar, binalar, endüstri bölgeleri ve tarım alanları seçilebilmektedir. Bu bağlamda arazi örtüsü ve kullanımı, değişim saptama analizi gibi çalışmalar için yazılımdan yararlanılabilmektedir. Ancak kızılötesi bantlardan alınmış görüntüler kullanılmadığından, bitki örtüsü ile ilgili çalışmalarda çok etkili olamamaktadır. Akademik çalışmalar için kullanıldığında, görüntülerin geometrik doğruluğu çalışmalar açısından büyük önem kazanmaktadır. Google Earth de, kullanılan görüntüler ile ilgili ayrıntılı bilgi güvenlik ve gizlilik politikaları sebebiyle yayınlanmadığından, doğruluk ve hassasiyet gerektiren çalışmalara yönelik kullanımı öncesinde doğruluk analizinin yapılması gerekmektedir (Potere, 2008). Bu çalışmada Google Earth yazılımından elde edilen bilgilerin güvenilirliği sorgulanarak kullanılan uydu görüntülerinin geometrik doğrulukları analiz edilmeye çalışılmıştır. 2. ÇALIŞMA ALANI VE KULLANILAN VERİLER Çalışma alanı olarak İstanbul un büyük ilçelerinden biri olan Büyükçekmece nin Güzelce Beldesi sahil şeridi seçilmiştir (Şekil 1). Şekil 1. Çalışma Alanına ait harita ve Quickbird uydu görüntüsü. Çalışmada 2003 yılında alınan yüksek çözünürlüklü Quickbird görüntüsü ile hızlı statik yöntemle ve Leica System 300 GPS alıcısıyla toplanan 10 kontrol noktasına ait koordinat verisi kullanılmıştır. 746

Quickbird uydusu, Digital Globe tarafından 2001 yılında uzaya fırlatılan, nadirde 0.61 m mekansal çözünürlüklü pankromatik ve 2.4 m mekansal çözünürlüklü multispektral görüntü sağlayan, konumsal doğruluğu 23 m olan bir uzaktan algılama uydusudur (URL 5). Kullanılan uydu verisine ait diğer teknik özellikler Tablo 1 de verilmektedir. Tablo 1. Quickbird uydusunun teknik özellikleri. Uydu Quickbird Spektral çözünürlük (µm) 0.45-0.90 0.45-0.52 0.52-0.60 0.63-0.69 0.76-0.90 Mekansal çözünürlük (m) 0.61-0.73 2.5-2.9 Radyometrik çözünürlük (bit) 11 11 Algılayıcı modu Pankromatik Multispektral 3. METOD VE UYGULAMA Bu çalışmada, çalışma alanına ait yüksek çözünürlüklü Quickbird verisinin, hızlı statik yöntemle toplanan 10 adet kontrol noktasıyla rektifikasyonu yapılarak, Google Earth yazılımından elde edilen bilgilerin güvenilirliği araştırılmıştır. Rektifikasyon için gerekli kontrol noktaları, 2004 yılında yapılmış olan bir yüksek lisans tezinde kullanılan ve rapid statik yöntem ile ölçülen GPS noktalarıdır (Yaşa, 2004). Rapid statik yönteminde, iki GPS alıcısı sabit noktalarda durmakta, üçüncü GPS alıcısı ise gezici görevi görüp, koordinatı belirlenecek kontrol noktalarında tutulmaktadır. Sabit GPS alıcılarından biri İTÜ de bulunan IGS-ISTA noktasına, diğeri ise çalışma bölgesinde bulunan bir üçgenleme noktasına yerleştirilmiştir. Her kontrol noktası koordinatları, en az 4 uydu kullanılarak 5 saniyelik kayıt aralığında 5 dakikalık ölçmeler sonucu elde edilmiştir. Yer kontrol noktaları, rektifikasyon sırasında uydu görüntüsünde kolay işaretlenebilmesi amacıyla bina, parsel köşesi vb. benzeri belirgin ve homojen dağılmış noktalardan seçilerek ölçümler ED50 datumunda ve UTM (Universal Transversal Merkator) projeksiyonunda yapılmıştır. Rektifiye edilecek Quickbird görüntüsünün datumu WGS84 olduğundan, kontrol noktalarının datumu Global Mapper programı kullanılarak, ED50 den WGS84 e dönüştürülmüştür. Şekil 2. Kullanılan yer kontrol noktalarının dağılımı. 747

Rektifikasyon işleminde ENVI yazılımı kullanılmış ve kübik konvolüsyon yeniden örnekleme yöntemi ile farklı derecelerde polinom dönüşümü yapılmıştır. Kübik konvolüsyon yeniden örnekleme yönteminde, yeniden örneklenecek pikselin yeni spektral değeri için 16 komşu piksel göz önüne alınmaktadır. Bu uygulanan enterpolasyon işlemi sonucunda görüntüde pikselasyon ve bulanıklaşma etkisi azaltılmakta ve daha hassas piksel koordinatları elde edilmektedir (URL 6). 1. derece ve 2. derece polinom dönüşümleri sonrasında elde edilen karesel ortalama hata değerleri, Tablo 2 de verilmektedir. Çalışma bölgesinin düz ve yükselti değişiminin çok fazla olmaması nedeniyle, 1. derece polinom dönüşümünün kullanılması uygun bulunmuştur. # YKN Tablo 2. Rektifikasyon sonucu karesel ortalama hata değerleri 1.derece polinom dönüşümü karesel ortalama hata (m) 2. derece polinom dönüşümü karesel ortalama hata (m) 10 0.928 0.267 ENVI yazılımında yapılan rektifikasyon sonucunda elde edilen görüntü TIFF/GeoTIFF formatında kaydedilmiş ve Global Mapper programında açılmıştır. Görüntünün Google Earth e aktarılabilmesi için, png (transparan) görüntü formatında kmz uzantılı raster veri olarak kaydedilmiş ve Google Earth üzerine bindirilmiştir. WGS84 datumunda çalışan Google Earth üzerine bindirilen görüntü ile yazılımda kullanılan görüntünün karşılaştırılabilmesi için yazılımın projeksiyonu UTM olarak seçilmiştir. Rektifiye edilmiş görüntü ile Google Earth görüntüsünde, homojen dağılımlı 10 nokta seçilmiş ve bu noktaların iki farklı görüntüdeki koordinatları arasında bulunan farklar tespit edilmiştir (Tablo 3). Kullanılan noktaların dağılımı Şekil 3 te gösterilmektedir. Tablo 3. YKN lerin Google Earth koordinatlarıyla karşılaştırılması YKN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fark (m) 10.31 9.98 7.81 8.03 7.84 7.74 8.00 11.62 11.05 13.33 Şekil 3. Rektifiye edilmiş görüntü ile Google Earth görüntüsünden seçilen noktalar 748

Bunun yanında yer kontrol noktaları doğrudan Google Earth üzerine bindirilmiş ve bu noktaların GPS ile ölçülen koordinatları ile Google Earth koordinatları arasında bulunan farklar tespit edilmiştir (Tablo 4). Tablo 4. Rektifiye edilmiş görüntü ile Google Earth karşılaştırması. YKN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fark (m) 9.52 13.12 13.44 17.38 9.31 9.47 16.05 11.98 8.13 15.70 Yer kontrol noktalarının Google Earth koordinatlarıyla GPS ile ölçülen koordinatları arasındaki fark 7.74 m ile 13.33 m arasında değişmektedir. Rektifiye edilmiş görüntüden alınan noktaların Google Earth koordinatlarından farkı ise 8.13m ile 17.38m arasındadır. Rektifiye edilmiş görüntünün Google Earth üzerine bindirilmesi ile kontrol noktalarının doğrudan Google Earth e atılması durumda gözlenen koordinat farklarının sebebi, Google Earth e konulan görüntülerin ortorektifiye edilmiş görüntüler olması ve bu çalışmada kullanılan görüntünün polinom dönüşümüyle rektifiye edilmiş olmasıdır. 4. SONUÇ Tüm Dünya'nın uydulardan alınmış değişik çözünürlükteki uydu görüntülerinin yer aldığı bir Google servisi/programı olan Google Earth, her geçen gün gittikçe artan "üretilen bilgiyi saklama/paylaşma ve ona kolayca ulaşma" istekleri sonrasında ortaya çıkmış bir teknoloji olan Internet üzerinden kullanıcılara ücretsiz sağlanan görüntüler ve erişim kolaylığı nedeniyle günümüzde akademik ve günlük amaçlara yönelik kullanımı gittikçe artmaktadır. Çalışmanın gerektirdiği geometrik doğruluğa bağlı olmakla birlikte, akademik çalışmalarda Google Earth kullanımı, 1m veya cm gibi çok hassas geometrik doğruluk gerektiren çalışmaların dışında, daha kaba geometrik doğruluklu çalışmalar için kullanılabilir. Bu çalışmada Google Earth yazılımından elde edilen bilgilerin güvenilirliği sorgulanarak kullanılan uydu görüntülerinin geometrik doğrulukları analiz edilmeye çalışılmıştır. Genel olarak nokta koordinatları arasında 8-13 m lik bir farkın gözlendiği ve bu değerlerin, başta yön bulma, adres araştırması gibi çalışmalar için yeterli düzeyde olduğu görülmektedir. KAYNAKLAR Goodwin R. F., Hudson W. D., 2002, Comparison of Air Photo and Satellite Image Sources for Updating Land Cover and Land Use Maps, Center for Remote Sensing and GIS Michigan State University, http://www.rsgis.msu.edu/pdf/comparison.pdf (10.09.2010). Potere D., 2008, Horizontal Positional Accuracy of Google Earth s High- Resolution Imagery Archive, Sensors, 8, 7973-7981. URL 1 Google Earth. http://tr.wikipedia.org/wiki/google_earth (07.09.2010). URL 2 Google Earth. http://earth.google.com/intl/tr/ (07.09.2010). URL 3 Google Earth Yardım. http://earth.google.com/support/bin/static.py?page=guide.cs&guide=22373&topic =23750 (08.09.2010). URL 4 Accuracy of google earth data satellites, http://www.google.com/support/forum/p/maps/thread?tid= 5c0d81f1629963c3&hl=en (08.09.2010). URL 5 Quickbird. www.digitalglobe.com/index.php/85/quickbird (15.09.2010). URL 6 National Resources Canada, 2008, Fundamentals of remote sensing. http://ccrs.nrcan.gc.ca/resource/ tutor/fundam/pdf/fundamentals_e.pdf (15.09.2010). Yaşa, F., 2004, Yüksek çözünürlükteki uydu görüntülerinin geometrik doğruluklarının karşılaştırılması. Yüksek lisans tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi, İstanbul. 749