COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNDE VERİLER. Prof.Dr. Tolga Elbir

Benzer belgeler
UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE SAYISAL UZAKTAN ALGILAMA

3.2. Raster Veriler. Satırlar. Sütunlar. Piksel/hücre büyüklüğü

Bilimsel Hazırlık Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

Bilimsel Hazırlık Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

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

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ VE UZAKTAN ALGILAMA

CBS Veri. CBS Veri Modelleri. Prof.Dr. Emin Zeki BAŞKENT. Karadeniz Teknik Üniversitesi Orman Fakültesi 2010, EZB

Vektör veri. Doç. Dr. Saffet ERDOĞAN 1

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA

ORM 7420 USING SATELLITE IMAGES IN FOREST RESOURCE PLANNING

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

FOTOGRAMETRİ DAİRESİ BAŞKANLIĞI FAALIYETLERI

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

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

ArcGIS ile Tarımsal Uygulamalar Eğitimi

UZAKTAN ALGILAMA- UYGULAMA ALANLARI

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Doğal Kaynak Gözlem Uyduları

Coğrafi Bilgi Sistemlerine Giriş

Koordinat Referans Sistemleri

Dijital (Sayısal) Fotogrametri

Eski Yunanca'dan batı dillerine giren Fotogrametri sözcüğü 3 kök sözcükten oluşur. Photos(ışık) + Grama(çizim) + Metron(ölçme)

HRT 105 HARİTA MÜHENDİSLİĞİNE GİRİŞ

Fotogrametride işlem adımları

MEKANSAL VERİ MODELLERİ

Fethiye ÖÇK Bölgesi Arazi Örtüsü/Arazi Kullanımı Değişim Tespiti

Haritacılık Bilim Tarihi

Bilgisayarla Fotogrametrik Görme

Bilimsel Hazırlık Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

KENT BİLGİ SİSTEMLERİ DOÇ. DR. VOLKAN YILDIRIM ARŞ. GÖR. ŞEVKET BEDİROĞLU. Kent Bilgi Sistemlerinde Veritabanı Organizasyonu Ders 3

Bilgi Nedir? İnsan aklının erişebileceği olgu, gerçek ve ilkelerin tümü. Bilginin Sınıflandırılması

Jeolojik Miras Olarak Mersin-Adana Bölgesinin Önemli Karstik Unsurları ve Envanter Amaçlı Bir Veritabanının Coğrafi Bilgi Sistemi ile Oluşturulması

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

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

CBS COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ

Dijital Kameralar (Airborne Digital Cameras)

ArcGIS ile Elektrik Dağıtımı Uygulamaları Eğitimi

Yıldız Teknik Üniversitesi İnşaat Fakültesi Harita Mühendisliği Bölümü TOPOGRAFYA (HRT3351) Yrd. Doç. Dr. Ercenk ATA

Çukurova Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Mimarlık ve Şehir Planlama Bölümü Coğrafi Bilgi Sistemleri Programı CSS119 DERSİ

UZAKTAN ALGILAMA YÖNTEMİ MADEN ARAŞTIRMA RAPORU

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

Bilimsel Hazırlık Programı COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

QUANTUM CBS YE İLİŞKİN LAB TAKİP NOTLARI

EROZYON MODELİNİN GELİŞTİRİLMESİ & HAVZA VERİTABANININ OLUŞTURULMASI. Doğu Karadeniz Havzasının Su Çerçeve Direktifi Sınıflandırma Sistemi

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

Dijital Fotogrametri

MAPINFO PRO TEMEL SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ

Elektromanyetik Radyasyon (Enerji) Nedir?

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

Veri toplama- Yersel Yöntemler Donanım

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

ORM 7420 ORMAN KAYNAKLARININ PLANLANMASINDA UYGU GÖRÜNTÜLERİNİN KULLANILMASI

Tarımsal Meteorolojik Simülasyon Yöntemleri ve Uzaktan Algılama ile Ürün Verim Tahminleri ve Rekolte İzleme

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA

Uzaktan Alg ılamaya Giriş Ünite 6 - Görüntü O t r orektifikasyonu

TÜRKİYE ULUSAL KONUMSAL VERİ ALTYAPISI STRATEJİLERİ ÇALIŞTAYI KURUMSAL BİLGİ FORMU. Bölüm 1: Kurum / Kuruluş Bilgileri

MAPINFO PRO TEMEL VE İLERİ SEVİYE EĞİTİM İÇERİĞİ

HARİTA BİLGİSİ ETKİNLİK

Jeoloji Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

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

UZAKTAN ALGILAMA TEKNOLOJİLERİ ile ARAZİ ÖRTÜSÜ ve ARAZİ KULLANIMININ BELİRLENMESİ

Metadata Tanımı. Bilgi hakkında bilgi Bilgisayarların yorumlayabileceği ve kullanabileceği standart, yapısal bilgi BBY 220

Harita Mühendisleri için ArcGIS Eğitimi

ARAZİ ÖLÇMELERİ. Coğrafik Objelerin Temsili. Nokta:

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

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

Temel Haritacılık Bilgisi. Taha Sözgen İzmir, 2015

Prof.Dr. Tolga Elbir

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

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

Ormancılıkta Uzaktan Algılama. 4.Hafta (02-06 Mart 2015)

TEMEL GÖRÜNTÜ BİLGİSİ

BÖLÜM-II ERDAS IMAGINE TEMEL KISIM1: IMAGINE VIEWER 1

MAPINFO PROFESSIONAL TEMEL VE İLERİ SEVİYE KURS İÇERİĞİ

ÇOK ZAMANLI UYDU GÖRÜNTÜLERİ VE CBS İLE ALİBEYKÖY BARAJI VE YAKIN ÇEVRESİNİN ARAZİ KULLANIMI ÖZELLİKLERİNİN BELİRLENMESİ

Doğal ve doğal olmayan yapı ve tesisler, özel işaretler, çizgiler, renkler ve şekillerle gösterilmektedir.

ORMAN VE SU İŞLERİ BAKANLIĞI Su Yönetimi Genel Müdürlüğü Taşkın ve Kuraklık Yönetimi Planlaması Dairesi Başkanlığı. Temel Harita Bilgisi

Trafik Yoğunluk Harita Görüntülerinin Görüntü İşleme Yöntemleriyle İşlenmesi

TÜRKİYE NİN BİTKİ ÖRTÜSÜ DEĞİŞİMİNİN NOAA UYDU VERİLERİ İLE BELİRLENMESİ*

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

CBS Arc/Info Kavramları

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ ARCGIS GİRİŞ EĞİTİMİ

Arş.Gör.Hüseyin TOPAN - 1

1: ÖLÇEKLİ TOPOĞRAFİK HARİTA BÜTÜNLEMESİ KAPSAMINDA VERİ DÜZENLEMESİ ÇALIŞMALARI

YILDIZ TEKNİK ÜNİVERSİTESİ İNŞAAT FAKÜLTESİ HARİTA MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ

Digital Görüntü Temelleri Görüntü Oluşumu

Prof.Dr. Mehmet MISIR ORMANCILIKTA UZAKTAN ALGILAMA. ( Güz Yarıyılı)

FOTOYORUMLAMA UZAKTAN ALGILAMA. (Photointerpretation and Remote Sensing)

TOPOĞRAFYA. Ölçme Bilgisinin Konusu

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİN İNŞAAT ALANINDAKİ UYGULAMALARI

SEC 424 ALTYAPI KADASTROSU. Yrd. Doç. Dr. H. Ebru ÇOLAK

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ BEÜ ZONGULDAK MYO MİMARLIK VE ŞEHİR PL. BÖL. HARİTA VE KADASTRO PROGRAMI ZHK 117 TEMEL HUKUK DERSİ NOTLARI

Dijital Görüntü İşleme Teknikleri

CBS Arc/Info Kavramları

Yrd. Doç. Dr. Aycan M. MARANGOZ. BEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ GEOMATİK MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ JDF336 FOTOGRAMETRİ II DERSi NOTLARI

Karadeniz Teknik Üniversitesi, GISLab Trabzon.

Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Epidemiyolojide Kullanımı. Raika Durusoy Haziran 2004

Topografya (Ölçme Bilgisi) Prof.Dr.Mustafa KARAŞAHİN

Taşınmaz Geliştirmede CBS Uygulamaları TDGZ 5025

GÖRÜNTÜ İŞLEME HAFTA 1 1.GİRİŞ

Transkript:

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNDE VERİLER Prof.Dr. Tolga Elbir

Coğrafi Veriler Grafik Olan Coğrafi Bilgiler: Coğrafi varlığın konumu, geometrisi, büyüklüğü ve biçimi hakkında bilgi verir. Belli bir koordinat sistemini referans kabul ederek sistem uzayında koordinatlarla ifade edilirler. Grafik Olmayan (tanımsal, sözel) Coğrafi Bilgiler: Aynı coğrafi varlığın sahip olduğu diğer yapısal özellikleri hakkında bilgi verir. Grafik olarak ifade edilemeyen özelliklerin, şekilden bağımsız metinsel olarak ifade edilmeleridir. Örneğin nokta şeklinde grafik olarak gösterilen bir detay, harita üzerinde bir elektrik direğini gösteriyorsa bu direğin; cinsi, yüksekliği, tesis tarihi, boyu, rengi, vb. özniteliklerinin her biri grafik olmayan veridir.

Grafik Verilerin Sınıflandırılması (Coğrafi Veri Elementleri) Nokta (point) Ağaç Kuyu Elektrik direği İstasyon Kavşak noktası Yerleşim merkezleri Çizgi (line) Akarsu Yol Elektrik ve su hattı Kanalizasyon Demiryolu Poligon (polygon) Parsel Bina Göl İmar adası Orman

Coğrafi Veri Elementleri Bu üçlü yaklaşım, coğrafi varlıkların veya haritaların gösterimlerini geometrik olarak çok basite indirgemektedir. Dolayısıyla bir haritanın sadece nokta, çizgi ve poligonlardan meydana geldiğini söylemek mümkündür.

CBS de Veri Modelleri Coğrafi verilerin bilgisayara aktarılması, bilgisayarda işlenmesi ve görüntülenmesi için öncelikle söz konusu ham verilerin bilgisayarca anlaşılır hale dönüştürülmesi gerekir. Bu dönüşüm verilerin sayısal, diğer bir ifade ile dijital hale getirilmesiyle mümkündür. Dijital şekle dönüştürülen verilerin, bilgisayarda gerçek modeli yansıtabilmesi için konumsal veri modellerinden biri tercih edilmeli ve veri yapısı buna göre tasarlanmalıdır. Bu modeller ikiye ayrılır: Vektörel veri modeli (Vectoral data model) Hücresel veri modeli (Raster data model)

Vektörel Veri Modelleri (Vectoral Data Model) Coğrafi veriler, vektörel veri modelinde tıpkı bir çizgisel harita görünümüne sahiptir. Noktalardan çizgiler, çizgilerden poligonlar meydana gelir. Tam tersi poligonlardan çizgiler, çizgilerden de noktalar türetilebilmektedir.

Vektörel Veri Modelleri (Vectoral Data Model) Coğrafi varlığın gerçek modeldeki konumu, referans tabanlı herhangi bir koordinat sisteminde (x,y) koordinat değerleriyle gösterilir. Vektörel veri modelinde de, coğrafi varlıklara ait her konum yine bir (x,y) koordinatına sahiptir. Noktalar tek bir koordinat, çizgiler ve poligonlar sıralı koordinat serileri ile temsil edilir.

Vektörel Veri Modellerinin Bilgisayarda Saklanması Değişik özellik gösteren coğrafi varlıkların birbirinden ayırt edilebilmesi ve gerektiğinde bu verilere bilgisayar belleğinde kolayca erişebilmek için, her bir coğrafi varlık diğerlerinden bağımsız olarak tanımlayıcı özel bir kimlik numarası (identification - ID) ile adreslendirilir. Bir kez tanımlanan ID, coğrafi varlığı tanımlayan koordinat serisi ile ilişkilendirilerek, koordinat değerlerinin hangi coğrafi varlığa ait olduğunu gösterir.

Vektörel Veri Modellerinin Bilgisayarda Saklanması Aynı sınırı paylaşan iki komşu poligonun ortak sınırının tekrar tekrar bilgisayarda saklanmasından kaçınmak için vektörel yapıdaki veriler en basit şekilde, çizgi-düğüm noktası (arc-node) adı verilen veri yapısına göre düzenlenip bilgisayar ortamında saklanırlar.

Vektörel Veri Modellerinin Bilgisayarda Saklanması

Veri Yapısı Türleri Spagetti veri yapısı: Ortak sınırlar bilgisayar belleğinde en az iki kez kaydedilir. Optimum bir depolama ve gösterim şekli değildir. Coğrafi objelerin komşuluk, sağda-solda olma, içte-dışta olma gibi konumsal ilişkileri kaydedilmez. Topolojik veri yapısı: Coğrafi varlıkların birbiriyle nasıl ve ne şekilde ilişkilendirildiği geometriden bağımsız şekilde gösterilir.

Topolojik Veri Yapısı Topoloji mantığı coğrafi bilgi sistemleri için geliştirilen yazılımların en önemli fonksiyonu niteliğindedir. Bir CBS yazılımında topolojiye olan gereksinimin en büyük nedeni; topoloji sayesinde bir ağ kapsamındaki bağlantıları, yönleri ve bağlantı noktalarına göre modelleme, benzer özellikteki poligonların komşuluk ilişkileri, coğrafi özelliklerin bindirmesi ve benzeri analitik fonksiyonların yerine getirilmesi gibi konum analizlerinin koordinat bilgisine ihtiyaç duyulmadan yapılabilmesidir. Örneğin; Aynı noktayı paylaşan çizgiler (kavşakta buluşan yol adları) Bir çizginin sağındaki ve solundaki poligonlar (bir yolun iki tarafında kalan mahalle isimleri) Bir poligonu oluşturan çevresindeki çizgiler ( bir tarlayı çevreleyen çitler) Bir poligonun komşu poligonları (orman sahasını çevreleyen köyler) Bir poligonun içindeki poligonlar (göl içindeki adalar)

Topolojik Veri Yapısı Aşağıdaki soruların yanıtlanmasına yardımcı olur; A ilinde hangi mahalleler bulunur? A köyünü çevreleyen yolun adı nedir? X gölünün etrafını çevreleyen arazi sahipleri kimdir? A kentinden B kentine karayolu ile seyahat edilir mi? X karayolu hangi kente iletişimi sağlar? Hangi parsellerde bina mevcuttur? Otobüs ile A kentinden B kentine giderken en kısa yol hangisidir?

CBS de Veri Modelleri

Hücresel (Raster) Veri Modelleri Herhangi bir görüntü bütünü piksel (pixel) veya hücre (cell) adı verilen seri haldeki küçük boyutlu kutulardan ya da diğer bir ifade ile gridlerden meydana gelir. Gridler aynı boyutta olup farklı renklerde olabildiği gibi, birbirini izleyen herhangi bir rengin tonları şeklinde de olabilir. Varlıklar yansıttıkları renk değerlerine veya bilgi tiplerine göre; renk skalasındaki (renk ölçü cetveli) değerlere atanır. Bu renk skalasına renk veya görüntü derinliği (image depth) denir.

Hücresel (Raster) Veri Modelleri Haritada gösterilen coğrafi varlığın gerçeği yansıtma gücü, diğer bir ifade ile konum hassasiyeti, harita ölçeğine veya görüntünün elde edilme kalitesine bağlıdır. Raster gösterimde bu hassasiyet piksel boyutuna göre değişen ayırma veya çözünürlük (resolution) gücü ile ölçülür. Piksellerin boyutu bilgisayar ortamında mikron biriminde ölçülürken, gerçekteki boyutu metre veya santimetre boyutundadır. Piksellerin gerçekteki boyutuna yersel çözünürlük adı verilir.

Raster Veri Modellerinin Bilgisayarda Saklanması Raster veri modelinde her bir konum ayrı bir piksel ile ifade edilir. Bu tür raster gösterimlerde her bir hücrenin koordinatı satır (row) ve sütun (column) numarasıyla belirlenirken, koordinat başlangıcı olarak daima sol üst köşe başlangıç alınır. Grid üzerindeki her bir piksel ya da hücre, taşıdığı coğrafi özelliğe karşılık gelecek şekilde bir nominal değere sahiptir. Bu nominal değer, arazi sınıflandırmasında kullanılan bir kod değeri olabileceği gibi, o hücrenin rengini 0-255 arasında tanımlayan bir renk ölçü değeri de olabilemektedir.

Raster Veri Modelinde Nokta- Çizgi-Poligon Gösterimi

Piksel Boyutu ve Renk Derinliği Piksel boyutu ne kadar küçük ise varlıklar, o kadar net; renk görüntü derinliği ne kadar fazla ise varlıklar o kadar gerçeğe yakın görünür. Renk derinlikleri 1 bit (2 renk, siyah-beyaz) 8 bit = 1 byte (256 renk, gri tonlar veya renkli) 16 bit = 2 byte (65,536 renk, renkli) 24 bit = 3 byte (16,777,216 renk, renkli) 32 bit = 4 byte (4,294,967,296 renk, gerçek renkler) 1 bit 4 bit 8 bit 24 bit

Rakamlarla Raster Görüntüler 50x70 cm boyutundaki bir haritanın bilgisayarda 0.1x0.1 mm lik piksellerle temsil edildiği kabul edilirse, bu harita katmanındaki matriste 35 milyon piksel bulunur. Her piksel için 1 bit kullanıldığında katman için 4 MB, 8 bit kullanıldığında 33 MB bellek gereksinimi olur.

Raster Veri Sıkıştırma Teknikleri Raster gösterim bilgisayar belleğinde vektörel tekniğe göre daha fazla yer kaplar. Bilhassa vektörel gösterimde haritada boş alan olarak gözüken kısımlar, raster gösterimde dolu alan olarak dikkate alındığından, bu alanlar dahi bellekte saklanmak durumundadır. Raster veri sıkıştırma yöntemleri Zincir kodları (chain codes) yöntemi Blok kodları (block codes) yöntemi Eş-tarama uzunluğu kodları (run-lenght codes) yöntemi Dörtlü ağaç yapısı (quad-tree) yöntemi

Vektör ve Raster Veri Modellerinin Karşılaştırılması Vektörel veri modeli Avantajları Gerçek durum veri yapısına doğrudan yansır Bütünlük arz eden bir veri yapısı vardır Ağ bağlantıları şeklindeki topolojik yapı açık ve anlaşılırdır Grafik gösterim ölçeğe bağlı doğruluğa sahiptir Grafik ve grafik olmayan veriye ulaşma ve güncelleme mümkündür Dezavantajları Veri yapıları karmaşıktır Poligon özelliği taşıyan çok sayıdaki şekilin üst üste bindirilmesi zordur Yüksek kalite ve renkli görüntüleme (çıktı alma) yüksek maliyetli donanım gerektirir Çok yönlü ve hassas yazılım ve donanım dolayısıyla yüksek maliyet gerektirir Raster veri modeli Veri yapıları çok basittir Uydu ve benzeri görüntülerle haritaların kombinasyonu mümkündür Konumsal analizlerin gerçekleştirilmesi kolaydır Piksellerin aynı boyut ve şekilde olması nedeniyle simülasyon işlemi daha kolaydır Hızlı gelişen raster teknolojisi nedeniyle yüksek maliyet gerektirmez Çok geniş bellek hacimleri gerektirir Piksel boyutları büyütüldüğünde görünüm bozulmakta ve veri kaybı olmaktadır Ağ yapılandırması ve objeler arasında bağlantıların kurulması çok zordur Raster haritaların görünümü hassas çizilmiş haritalara nazaran çok daha kötüdür

COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNDE VERİ TOPLAMA Prof.Dr. Tolga Elbir

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler

Araziden doğrudan yapılan yersel ölçümler Çelik şerit metre, ölçü zinciri, takeometre, jalon gibi geleneksel ölçü araçları ile gerçekleştirilen ölçümlerdir.

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma

Global Positioning System (GPS) ile uydu gözlemlerinden yararlanma GPS (Global Positioning System; Küresel Yer Belirleme Sistemi ya da Küresel Konumlandırma Sistemi), düzenli olarak kodlanmış bilgi yollayan bir uydu ağıdır ve uydularından gönderilen radyo sinyalleri yardımıyla karada, denizde ve uzaydaki konumları belli olmayan noktalara ait hassas üç boyutlu konum, yön ve zamanı belirlemeyi mümkün kılar. Bu sistem, ABD Savunma Bakanlığı na ait, yörüngede sürekli olarak dönen 24 uydudan oluşur. Bu uydular çok düşük güçlü radyo sinyalleri yayarlar. Yeryüzündeki GPS alıcısı, bu sinyalleri alır. Böylece konum belirlenmesi mümkün olur. Bu sistemin ilk kuruluş hedefi tamamen askeri amaçlar içindi. GPS alıcıları yön bulmakta, askeri çıkartmalarda ve roket atışlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır. Ancak, 1980 lerde GPS sistemi sivil kullanıma da açılmıştır.

Global Positioning System (GPS) ile uydu gözlemlerinden yararlanma GPS yörünge düzeni 6 uydu yörünge düzleminden meydana gelir. Her bir yörünge düzleminde dört uydu bulunmaktadır. GPS uydu yörünge planı 21+3 şeklindedir. Bunlardan 3 uydu yedek uydu niteliğindedir. GPS uydularının yerden yükseklikleri yaklaşık 20200 km olup, yörüngeleri daireseldir.

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma Fotogrametrik yöntemler ile veri toplama

Fotogrametrik yöntemle veri toplama Fotogrametri, resimler üzerinden objelerin konum, büyüklük ve biçimini belirleyen bilim dalıdır. Fotogrametrik ölçme ve değerlendirmenin sonucunda üç tip ürün elde edilir: Objelerin koordinatlarının x,y,z ile 3 boyutlu belirlenmesi Topoğrafik harita ve planların yapılması (çizgisel veya raster(ortofoto)) Düşeylenmiş fotoğrafların elde edilmesi veya bu fotoğraflardan harita elde edilmesi

Fotogrametrik Yöntemle Elde Edilen Veriler Hava fotoğrafı Ortofoto Sayısal yükselik modelleri (Digital Elevation Model DEM)

Ortofoto Bir fotoğrafın diferansiyel yataylanması ya da eğikliklerinin giderilmesi ve yükseklik farklarının ortadan kaldırılmasıdır. Resim eğikliği ve arazi yüksekliğinin her noktada aynı olmamasından kaynaklanan fotoğraf hatalarının giderildiği ve üzerinde her doğrultuda ölçeğin aynı olduğu fotoğraf tabanlı haritalardır.

Sayısal Yükseklik Modelleri Digital Elevation Models - DEM Belirli bir grid ağı noktalarındaki yükseklik değerleridir. Bunlar; Eş yükseklik eğrilerinin çizilmesi 2 boyutlu CBS katmanlarına üçüncü boyutun verilmesi Eğim haritalarının yapılması Arazilerin görünengörünmeyen bölgelerinin analizi işlemlerinde yaygın kullanılırlar.

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma Fotogrametrik yöntemler ile veri toplama Uzaktan algılama (remote sensing)

Uzaktan Algılama Yer ile herhangi bir temas olmaksızın yerin çeşitli özelliklerinin tespiti işidir. İlk sivil amaçlı uydu 1972 yılında ERST-1 ismiyle fırlatılan uydudur. Daha sonra adı Landsat-1 olarak değiştirilmiştir. Diğer uzaktan algılama uyduları; SPOT (Belçika, Fransa ve İsveç) - 1986 RADARSAT (Kanada) 1990-1995 RESURS (Rusya) 1990-1995 IRS (Hindistan) 1990-1995 JERS (Japonya) 1990-1995

LANDSAT Uyduları Landsat Serisi Landsat1 1972 Landsat 2 1975 Landsat 3 1978 Landsat 4 1982 Landsat 5 1985 Landsat 6 Tahrip Landsat 7 1999 Algılama Sistemleri Landsat 1,2,3 Çok bantlı tarama sistemi (Multispectral Scanning System MSS): 4 kanallı radyometre, 80 m çözünürlük, 185 km 2 alan, 920 km yükseklikte, 103 dakida/devir, 18 günde bir aynı yer gözlemi Landsat 4,5 MSS Tematik haritalayacı (Thematic Mapper TM): iki yönde (sağ-sol) algılama dolayısıyla 2 kat zaman kazanma, görüntü kayıt sistemi yoktur görüntüler ekvator üzerine konumlandırılmış bir uyduya (TDRS Tracking and Data Relay Satellite), geometrik olarak TM 30 m x 30m piksel boyutu, Landsat 7 ETM+ (Enhanced Thematic Mapper)

Farklı bantlar

SPOT Uyduları Spot Serisi Spot 1-1986 Spot 2-1990 Spot 3-1993 Arazi çalışmaları, yeni kaynakların temin edilmesi, jeolojik kaynakların tespiti, kartografik çalışmalara 1/50.000 ve 1/100.000 ölçeğinde veri toplama 26 günlük yörünge, 60kmx60km alan Algılama Sistemleri: Spot 1,2,3: HRV (High Resolution Visible): 3 band, 20 m çözünürlük Spot 4: HRV-IR Spot 5: HRG (High Resolution Geometry)

Diğer uydular IRS (Hindistan) ERS-1 (Avrupa) IKONOS (ABD, İlk ticari amaçlı uydu) RESURS-1 (Rusya) JERS-1 (Japonya) RADARSAT (Kanada) Meteorolojik Uydular (çözünürlük: 1km x 1km) NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) GOES (Geostationary Operational Envionmental Satellites) CZCS (Coastal Zone Colour Scanner) MOS (Marine Observation Satellite)

Görüntü Analizi (Image Analysis) Coğrafi özellikler yansıttıkları veya yaydıkları radrasyonla tanımlanabilirler.

Dijital Görüntü İşleme (Digital Image Processing) ERDAS, ERMapper, ENVI, Idrisi, GRASS Temel fonksiyonlar: Ön işlem (preprocessing) Algılayıcı ve platformdan dolayı oluşan radyometrik ve geometrik bozulmaları ortadan kaldırma Görüntü restorasyonu (restoration) ve doğrultma ya da retrifikasyon (retrification) Görüntü iyileştirme (image enhancement) Detaylar arasındaki ton farklarının daha belirginleştirilmesi Piksellere elle değerler atama Görüntü dönüşümleri (image transformation) Temel aritmetik işlemlere mevcut orjinal bantlar üzerinde ilave, çıkarma, çoğaltma ve parçalama yapılarak coğrafi detayların belirginleştirilmesi Görüntü sınıflama ve analizi (image classification and analysis) Benzer özellikteki piksellerin dijital olarak tanımlanması ve bunları gruplar halinde saklanması Tematik harita elde edilmesi

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma Fotogrametrik yöntemler ile veri toplama Uzaktan algılama (remote sensing) Mevcut haritaların elle sayısallaştırılması

Mevcut Verilerin Elde Edilmesi Analog veriler: Dijital olmayan ve kağıt ortamda bulunan veriler En yoğun kullanılan veri çeşitleri CBS de kullanılabilir olması için sayısallaştırılması gerekir Sayısallaştırma Klasik sayısallaştırma Otomatik sayısallaştırma Tarama şeklinde sayısallaştırma Ekrandan sayısallaştırma

Klasik sayısallaştırma Elle sayısallaştırma Sayısallaştırma masaları (digitizer)

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma Fotogrametrik yöntemler ile veri toplama Uzaktan algılama (remote sensing) Mevcut haritaların elle sayısallaştırılması Tarama sistemleriyle otomatik sayısallaştırma

Otomatik Sayısallaştırma İmlecin, el yardımı olmaksızın otomatik olarak çizgiyi tanıyarak işlemi gerçekleştirmesidir.

Tarama Şeklinde Sayısallaştırma Bildiğimiz scan etme işlemi

Ekrandan Sayısallaştırma

Verilerin Elde Edilmesi Arazide doğrudan yapılan yersel ölçmeler GPS ile uydu gözlemlerinden yararlanma Fotogrametrik yöntemler ile veri toplama Uzaktan algılama (remote sensing) Mevcut haritaların elle sayısallaştırılması Tarama sistemleriyle otomatik sayısallaştırma Hazır veri tabanlarının kullanımı