(2 2 3) (2010-2011 Bahar Dönemi) Ders Sorumlusu
Transkript
(2 2 3) (2010-2011 Bahar Dönemi) Ders Sorumlusu
JEO 498 JEOLOJİDE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ VE UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI (2 2 3) (2010-2011 Bahar Dönemi) Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Murat Ercanoğlu H.Ü. Jeoloji Mühendisliği Bölümü Uygulamalı Jeoloji Anabilim Dalı E-posta: murate@hacettepe.edu.tr Web: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~murate DERSĐN ĐÇERĐĞĐ • CBS’nin ve UA’nın tanımı, içeriği, yararları ve amaçları • CBS’nin ve UA’nın jeolojideki kullanımı • Katman kavramı • Veri tabanı • CBS ve UA ile planlama • Sayısal haritalar • Sayısal arazi modeli • Veri toplama ve üretimi • …………… • Uygulamalar TEORĐK KESĐM CBS ve UA’ya ilişkin temel bilgiler (-) + Temel Jeolojik Bilgi (+) = JEO 498’in kapsamı Türkçe ~ Đngilizce UYGULAMA Temel uygulamalar Veri üretimi ve işlemesi Map algebra ……………. Problem tanımlama Çözüm üretimi DERS DEĞERLENDĐRME ÖLÇÜTLERĐ - Ara sınav (1 adet) - Teori + Uygulama - Belirli bilgisayarlar, belirli dizinler - - Flash Disk; RW CD; RW DVD - - Mümkün olursa → Ders dışı uygulama yapma olanağı ? - - Derse devam + katılım → ÇOK ÖNEMLĐ SORULAR ? DERS KAPSAMINDA YARARLANILABĐLECEK KAYNAKLAR Bolstad, P., 2002. GIS Fundamentals. Eider Press, Minnesota. Yomralıoğlu, T., 2000. Coğrafi Bilgi Sistemleri Temel Kavramlar ve Uygulamalar. Akademi Kitabevi, Trabzon. Mather, P.M., 2004. Computer Processing of RemotelySensed Images. 3rd Edition, John Wiley & Sons, Notthingham. …….. Kütüphaneler INTERNET BAZI FAYDALI LĐNKLER http://www.geoplace.com/ http://www.esri.com/ http://www.giscafe.com/ http://www.urisa.org/ http://www.gita.org/ http://www.cdc.gov/ http://www.gis.com/ http://gislounge.com/ http://www.usgs.gov/ http://cgia.cgia.state.nc.us/cgia/ http://www.gisuser.com/ http://yasulab.iis.u-tokyo.ac.jp:16080/~wataru/rsgis/ 1. GĐRĐŞ BĐLGĐ VE BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ Mevcut bilgilerin etkin bir şekilde kullanılması Sağlıklı veriye ulaşmada yaşanan bazı sıkıntılar Mevcut verilerin organize edilmesi YOĞUN BĐLGĐ TRAFĐĞĐ Hızlı karar verme süreci KAOS BĐLGĐ SAVURGANLIĞI Günümüz Bilgi ve Teknoloji Çağında TEMEL AMAÇ • Bilgiyi etkin kullanmak • Çağdaş hizmetlerden en üst düzeyde yararlanmak • Ekonomik, sosyal, kültürel açıdan üst düzeyde yaşamak BĐLGĐ-TEKNOLOJĐ ĐLĐŞKĐSĐ Bilgi + Teknoloji Afetler) ĐNSANLIĞA HĐZMET Milyarlarca dolar yatırım (Örn. Doğal Yer ve konuma dayalı bilgi CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) UA (Uzaktan Algılama) GPS (Global Positioning System) Veri toplama Kolaylık Zaman Kazanç Karar verme Hız BĐLGĐ-VERĐ ĐLĐŞKĐSĐ • Bilgi Veri ( hammadde ) BĐLGĐ: Kullanıcı tarafından anlaşılabilir formlara dönüştürülmüş veri grubu Veri Bilgi • Bilgi sistemi Bilginin toplanıp işlenmesi ve kullanılabilir hale getirilmesi, bir sistemin var olmasını gerektirir. Bu açıdan bilgi sistemi “ sorunlara çözüm üretebilmek amacıyla bilgiyi toplayan, depolayan, üreten ve dağıtan bir mekanizma” olarak tanımlanabilir. Bilgiye kolay erişim Bilginin verimli kullanımı BĐLGĐ-SAYAR ĐLĐŞKĐSĐ Farklı türdeki bilgilerin sıkıştırılarak depolanması, iletilmesi ve analiz edilmesi Bilginin sayısal şekli 0 ve 1 8 bits = 1 byte Sayısal veri (graphical data) ile gerçekte neyi temsil ettikleri (attributes) Coğrafi bilgi girişi Coğrafi bilginin otomatik olarak analizi Farklı senaryolara bağlı olarak sonuç üretimi Farklı harita, tablo, görüntü vb. sunumu Sonuç ve planlama BĐLGĐ - SĐSTEM • Veri toplama • Veri depolama • Analiz etme Doğru karar verme • Çıktı alma • Planlama • Konumsal olmayan bilgi sistemleri: yönetimsel amaçlı (non-spatial information systems ) (bankacılık, muhasebe, kütüphane, ulaşım, iletişim vb.) • Konumsal bilgi sistemleri (spatial information systems): Çevresel, altyapı, kadastral, sosyo-ekonomik vb. coğrafi nesnelerin sadece koordinatlarla değil, aynı zamanda öznitelik bilgileri ile de tanımlanmasını konu alır. BĐLGĐ SĐSTEMLERĐNE BAZI ÖRNEKLER 1. AM/FM (Automated Mapping/Facilities Management = bilgisayar destekli haritacılık/tesis yönetimi): nokta ve doğrusal özelliklerin (boru, kablo, kanal, su şebekesi vb.) gösterimi, veri tabanı ayrıdır. Örn: Su şebekesindeki bir arızanın bulunması 2. DBMS (Database Management Systems) : Tablo biçimindeki yazılı bilgileri saklayan ve işleyen sistemlerdir. Veri tabanı, yapıları ve veri ilişkileri dikkate alınarak oluşturulur. 3. CAD (Computer Aided Design) : CAD kullanıcısı herhangi bir kodlama ve veri tabanı oluşturmadan işleme başlayabilir. Karar verme sürecinde etkin değildir. Karar vermede sayısal bilgilerin yanında sayısal olmayan bilgilere de ihtiyaç vardır. Örn: Çeşitli grafiksel katmanların ayrı ayrı çizimi, 2D-3D çizimler, belli kalınlık-uzunluk-açılarda çizgiler, mühendislik-mimarlık projeleri. TARĐHÇE KARTOGRAFYA • Gerçek dünyanın sunumu → 8000 yıl öncesi • Kil tablet, kağıt → ↑ • Nippur kent planı → M.Ö. 1500 CBS • 1963 → Kanada CBS (Arazi Özelliklerinin Belirlenmesi) • 1966 → Harvard (Teorik CBS, SYMAP) • 1970 → Harvard (ODYSSEY) • 1980 → PC, ticari sistemler, bilgisayar teknolojisi, güvenilir sistemler • 1990 → Veritabanı, teknolojik gelişim, uzaktan algılama, GPS, maliyet azalması, geniş kitleler CBS ? COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMĐ (GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM) Çeşitli Tanımlar: • Where maps, databases, and computers come together (D.F. Hemenway, GeoWORLD). • An organized collection of computer hardware, software, geographic data, and personnel designed to efficiently capture, store, update, manipulate, analyze, and display all forms of geographically referenced information (Dr. J. Dangerman, ESRI) CBS TANIMLAR (devam ediyor) • An information and decision support system that incorporates the following three concepts: • A GIS deals in an explicit fashion with SPATIAL DATA • A GIS stores information about SPATIAL RELATIONSHIPS • A GIS is capable of SPATIAL ANALYSIS (Dr. D. Marble, OSU) • • • • ……. ……. ……. ……. • Guaranteed Income Stream CBS “Konuma dayalı bilgilerin toplanması, saklanması, işlenmesi ve kullanıcıya sunulması işlevlerini, bir bütün dahilinde gerçekleştiren bilgi sistemidir”. GEOGRAPHIC : Yeryüzü üzerindeki konuma sahip veri (spatial data). INFORMATION : Konumsal verileri ilişkilendirilmiş nitelik verisi (attiribute data). SYSTEM : Sözü edilen verilerin saklanması, analiz edilmesi ve kullanıcıya sunulması için gereken yazılım ve donanım. - Coğrafi bilgileri bilgisayar ortamına aktarmak - Analiz etmek - Ortak veri tabanlarını birleştirmek - Karar verme süreçleri, konumsal sorgulama - Đstatistik - Sınıflama - Harita üretimi - Görüntüleme ve görüntü işleme COĞRAFĐ BĐLGĐ NE ĐŞE YARAR? Bir bölgeyi, özelliği, objeyi vb. diğerinden ayırt etme, analiz etme ve karar verme Genel kural ve ilkelerin, özel koşullara ve olaylara uygulanması Senaryolar üreterek tahmin yapmak Sınıflama Sonuç ve/veya ikincil harita üretimi Sorgulama, konumsal analiz ………….. CBS BĐLEŞENLERĐ 1. Donanım (Hardware) 2. Yazılım (Software) 3. Veri (Data) 4. Đnsan (People) 5. Yöntem (Methods) CBS BĐLEŞENLERĐ (devam ediyor) 1. Donanım : CBS’ nin işlemesini sağlayan BĐLGĐSAYAR ve buna bağlı YAN ÜRÜNLERĐN (yazıcı, tarayıcı, sayısallaştırıcı vb.) tümüdür. 2. Yazılım : Coğrafi bilgilerin depolanması, analiz edilmesi ve görüntülenmesi gibi konularda, kullanıcı gereksinimlerini karşılayan bilgisayar programlarıdır. ticari ve üniversite kökenli yazılımlar Arc/Info, MapInfo, Idrisi, Grass CBS BĐLEŞENLERĐ (devam ediyor) 3. VERĐ : Sayısal türdeki coğrafi veriler ile tanımlayıcı nitelikteki öznitelik verileri en önemli unsurlardır. Elde edilmesi en zor ve zahmetli bileşendir. Bu durumun temel nedeni veri kaynakların dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda olması ve bunların toplanması için gereken zaman ve maliyettir (~% 50-80). 4. ĐNSAN : Kullanıcı 5. YÖNTEM : Konuma dayalı verilerin, kullanıcı gereksinimine göre üretilmesi ve sunulması, belirli bir yöntem dahilinde gerçekleştirilmektedir. CBS ÇALIŞMA PRENSĐBĐ • Bilgi, birbirleriyle ilişkilendirilmiş harita katmanları gibi kabul edilerek saklanır. • Coğrafi referans • Veri • Vektörel veriler • Hücresel (raster) veriler Veri Toplama Veri Toplama Analiz & Modelleme F( xyz=f(p1) +f(pN) =f +f +f xyz+f(p2) xyz+…+f xyz Veri Düzenleme Biraraya Getirme Analiz & Modelleme F( ) =Layer1+Layer =Layer +Layer2+ +Layer + … + LayerN Layer SONUÇ RAPOR SONUÇ RAPOR COĞRAFĐ REFERANS • Enlem-Boylam • UTM Objelerin konumlandırılması • Adres • Yol ismi vb. Koordinatları bilinen bir pozisyona yerleştirilmesi VEKTÖREL VERĐLER • Nokta • Çizgi • Poligon Nokta Poligon Çizgi Yüzey Coğrafi objelerin kesin konum tanımlamasında HÜCRESEL (RASTER) VERĐLER Görüntü Daha çok süreklilik özelliğine sahip coğrafi objelerin ifade edilmesinde kullanılmaktadır. Hücrelerin her biri piksel olarak da bilinmektedir. Grid CBS’DE HEDEF VE AMAÇLAR GĐRDĐ VERĐ TOPLAMA • Konumlandırma • Uzaktan Algılama • Arazi çalışması/Örnekleme • Tarama • Sayısallaştırma YÖNETĐM & ANALĐTĐK ĐŞLEMLER ÇIKTI ÜRÜN/SONUÇ YÖNETĐM • Veri depolama • Veri üretimi, güncelleme • Sorgulama ANALĐTĐK ĐŞLEMLER • Veri dönüşümü • Veri işleme • Modelleme • Görsel sunum • Harita üretimi • Raporlar • Planlama • Karar verme süreçleri ……………………………… ……………………………… ……………………………… BAKIŞ AÇISI Bir mühendis olarak CBS ve UA tekniklerini JEOLOJĐK SORUNLARA YAKLAŞIMDA ÖNEMLĐ BĐR ARAÇ OLARAK KULLANMAK ÇÖZÜM ÜRETMEK 2. VERĐ KAVRAMI CBS ZĐNCĐRĐ (GIS CHAIN) Deneyim VERİ VER Organizasyon Donanım Yazılım VERĐ • CBS uygulamalarının gerçekleşebilmesi • Sayısal/Sayısal olmayan Grafik/Grafik olmayan UYGUN YAPIDAKĐ VERĐ BĐRBĐRĐNDEN ÇOK FARKLI VERĐ KAYNAKLARI DÖNÜŞÜM ANALĐZ • Yeryüzünde ve uzayda konumlanmış nesne ve olaylar COĞRAFĐ VARLIK • CBS’ nin uygulanabilmesi coğrafi varlıklar arasındaki doğal ve yapay ilişkilerin gerçekte olduğu gibi bir sistem içinde modellenebilmesiyle mümkündür. • Tüm detaylar coğrafi özellik ve aralarındaki ilişkilerle birlikte koordinat referanslı olarak tanımlanması gerekir. Grafik Veri Grafik Olmayan Veri konum ve şekil hakkında bilgi öznitelik hakkında bilgi VERĐ BĐLEŞENLERĐ Konum → lokasyon; tüm veriler coğrafi olarak konumlandırılmış olmalı (georeferencing) Örn.: lat/long, UTM (The Universal Transverse Mercator) Nitelik → nitelik özelliği, coğrafi objenin özellikleri Özellikler arası ilişkiler Örn: yükseklik, toprak nemi, sıcaklık, yamaç eğimi Örn.: üstüste çakıştırma, yakınlık, komşuluk Zaman → ek boyut VERĐ ??? Toplama & doğrulama Derleme Depolama Güncelleme Yönetim & dönüştürme Đşleme (manipulation) Analiz & birleştirme Üretim & sunum Sayısallaştırma Harita Uydu Hava fotoğrafı Video filmler (alçak uçuş yapan uçaklar) Đstatistiksel veriler Fotoğraf Arşiv/Internet GPS SAM (Sayısal Arazi Modeli) Ölçme Veri Girişi & Doğrulama Veri Tabanı Yönetim Sistemi Coğrafi Veri Tabanı Sorgulama Topoloji (Varlıkların birbiriyle olan ilişkisi) Görüntüleme/Çıktı/ Sonuç/Rapor Konum Nitelik Zaman Dönüşüm/İletim JEO498 26.02.2008 Ne kadar özellik ???? COĞRAFĐ VERĐLER Doğal : Nehir, orman, vadi vb. Yapay : Yol, bina, boru hatları vb. Sınırlandırılmış : Ülke, kent, ada/parsel vb. HARĐTALAR Sayısal Sembol+Etiket + Đlave gözlem, ölçüm, konum bilgisi+kartografik gösterim VERĐ SAYISI, TÜRÜ VE KALĐTESĐ ↑ HARĐTALAR • • • • • Yeryüzünün bir kısmını veya tamamını belli bir ölçekte gösteren gerçek modeller. Koordinat sistemi üzerinde oturtulur. Uzaklık, alan, yükseklik vb. (sayısal) Đsim, adres, numara (tanımlayıcı sayısal olmayan özellikler) Ölçek: harita üzerindeki uzaklık / doğadaki gerçek uzaklık harita üzerindeki x objesinin boyutu: 1/1.000.000 (küçük ölçek) daha büyük alan daha az detay • • • • • M.E. 1/250 - 1/2.500 1/5.000 - 1/25.000 1/50.000 - 1/100.000 1/200.000 - 1/500.000 1/1.000.000 - ve daha küçük < 1/25.000 (büyük ölçek) daha küçük alan daha fazla detay çok büyük ölçekli harita ve planlar büyük ölçekli haritalar orta ölçekli haritalar küçük ölçekli haritalar çok küçük ölçekli haritalar JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 Ercanoğlu (2005) Ercanoğlu (2005) M.E. JEO498 26.02.2008 Ercanoğlu vd. (2006) Ercanoğlu vd. (2006) JEODEZĐ, DATUM, KOORDĐNAT SĐSTEMĐ M.E. JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 yüzeyler M.E. JEO498 26.02.2008 YERĐN ŞEKLĐ ? YIL a(m) 1830 6377276 (Everest) b(m) 6356075 1909 6378388 (Hayford) 6356912 297,0 6356775 298,25 1967 (IUGG) 6378160 BASIKLIK 300,8 Hayford (uluslararası elipsoit) Denizler, kara parçaları, yerkürenin altındaki diğer katmanlar Homojen dağılım göstermez Geometrik bir şekille ifade edilemez Dönel elipsoit : küçük eksen etrafında dönmesi ± h farkı : dönel elipsoit – geoid Basıklık : (a-b)/a M.E. (Yomralıoğlu, 2000) JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 KOORDĐNAT SĐSTEMLERĐ 1) COĞRAFĐ KOORDĐNAT SĐSTEMĐ •Tüm dünyayı saran koordinat ağı Paralel/Meridyen •Ekvator K/G •Paralel 90+90 180 •Meridyen 180+180 360 •Enlem(φ) bir noktanın ekvatora olan uzaklığını yer merkezinden gören açı (meridyen düzlemi üzerinde) •Boylam(λ) bir noktadan geçen meridyen düzlemi ile başlangıç meridyeni arasında kalan açı •N, S, E, W mutlaka verilmeli (φ) , (λ) coğrafi koordinat dünyanın merkezi başlangıç noktası (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 Coğrafi Koordinat Sistemi (devam ediyor) •Derece (o) / dakika (‘) / saniye (“) •Enlem •Boylam o 1 1” ~111 km ~30 m o 1 ~111 km N/S Örn: 1” boylam kutupta 0 Ekvator Washington DC 2) Kartezyen Koordinat Sistemi M.E. ~30 m ~24 m JEO498 26.02.2008 3) PROJEKSĐYON KOORDĐNAT SĐSTEMĐ M.E. JEO498 26.02.2008 HARĐTA PROJEKSĐYONLARI • Harita projeksiyonları yeryüzünün tamamının veya bir kesimin bir yüzeyde yansıtılması için kullanılır. Ancak, bu işlem sapma (distortion) olmadan gerçekleşmez. • Diğer bir deyişle, dünyanın şeklinden kaynaklanan eğriselliğin, söz konusu düzleme DOĞRUDAN geçirilmesi olanaksızdır. • Matematiksel ve geometrik ilişkilerle eğri bir yüzey üzerindeki bilgilerin bir düzleme(haritaya) geçirilmesine HARĐTA PROJEKSĐYONU adı verilir. • Dönel Elipsoit olarak kabul edilmekteyken → KÜRE • Hiçbiri için, en iyi Harita Projeksiyondur denilemez. M.E. (Yomralıoğlu, 2000) JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 PROJEKSĐYON TÜRLERĐ •Normal Projeksiyon : Projeksiyon noktasının değme noktasındaki normali (projeksiyon yüzeyinin ekseni) orijinal yüzey ekseni ile çakışıyorsa •Transversal Projeksiyon : Yüzeyin değme noktasındaki normali yada yüzeyin ekseni 90 derece açı yapıyorsa •Eğik Projeksiyon : Orjinal yüzey ekseni ile herhangi bir açı yapıyorsa •Uzunluk, alan, şekil gibi parametrelerden biri TEMEL alınmalıdır DEĞĐŞĐM KAÇINILMAZ (Yomralıoğlu, 2000) PROJEKSĐYON TÜRLERĐNE ÖRNEKLER MERCATOR • Uzaklık sadece Ekvator • Alan, şekil distortion→ ekvatordan kutuplara doğru → farklılaşma • Silindirik ROBINSON • Uzaklık • Alan, şekil ekvator ve diğer enlemlerde sabit, ölçeği değişir daha iyi yansıtır. • Pseudosilindirik M.E. JEO498 26.02.2008 PROJEKSĐYON TÜRLERĐNE ÖRNEKLER ALBERS EQUAL AREA CONIC • USGS, 48 eyalet • Uzaklık seçilen 2 enlemde gerçektir. • Alan gerçek alanla orantılı • Konik UTM Koordinat Sistemi •Gauss – Krüger projeksiyonu temel alınarak geliştirilmiştir •2. dünya savaşından sonra dünya ülkeleri • Referans yüzeyi elipsoit •6 derecelik dilim genişliğinde o o 60 dilim (3 sağ; 3 sol) M.E. JEO498 M.E. 26.02.2008 JEO498 26.02.2008 UTM Koordinat Sistemi (devam ediyor) (Yomralıoğlu, 2000) UTM Koordinat Sistemi (devam ediyor) M.E. JEO 498 04.03.2008 3. COĞRAFĐ VERĐ ELEMANLARI VE KATMAN KAVRAMI SAYISAL VE SAYISAL OLMAYAN VERĐLER Sayısal (grafik veri) •Coğrafi Veri Sayısal olmayan (grafik olmayan veri) (sözel, tanımsal) •Grafik Veri Coğrafi varlığın konumu, büyüklüğü, şekli •Grafik Olmayan Veri Aynı coğrafi varlığın sahip olduğu yapısal özelllikler (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 Sayısal Veriler • Belli bir koordinat sistemini referans kabul ederek koordinatlarla ifade edilirler. •x, y, z •O, λ kartezyen enlem,boylam • Nokta tek bir koordinat değeri •Çizgi koordinat dizisi •Haritalar koordinat bilgisine dayalı, coğrafi detayların ölçeklendirilmiş şekli GRAFĐK VERĐ Sayısal Olmayan Veriler • Coğrafi varlıkların öznitelik bilgileri • Şekilden bağımsız, alfa sayısal (alfa numeric), metinsel ifade Örn. 1) Uzayda bir noktanın koordinatlarıyla tanımlanmış olmasıyla; nokta adı, numarası, işlevi gibi özelliklerinin de tanımlanmış olması gerekir. 2) Bir çizgi yol grafik veri yolun cinsi, yapım yılı, şerit sayısı, boyutları M.E. grafik olmayan veri JEO 498 04.03.2008 COĞRAFĐ VERĐ ELEMANLARI • Coğrafi veriler Sayısal • Coğrafi Veri Elemanları Karmaşık Sınıflandırma Üç temel unsur (Yomralıoğlu, 2000) VERĐ MODELLERĐ (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 VEKTÖR VE RASTER MODELLER • Coğrafi Bilgi Sistemleri iki farklı coğrafi veriyle çalışırlar. • Vektör veri modeli • Raster (hücresel) veri modeli • Vektör modelde nokta, çizgi ve alanlar hakkındaki bilgiler x,y koordinatları olarak toplanır ve depolanır. Şeker (2003) VEKTÖR VE RASTER MODELLER • Sondaj çukuru gibi bir noktanın konumu, tek bir “x,y” koordinat çifti ile ifade edilebilir. • Yol, nehir gibi lineer özellikteki objeler noktalar kümesi olarak depolanabilir. • Satış bölgesi, nehir havzaları gibi çokgen özellikteki objeler ise nokta döngüleri şeklinde saklanabilir. • Ancak toprak cinsi veya hastanelere ulaşım maliyeti gibi süreklilik ifade eden durumlarda yeterince elverişli değildir. Raster model, bu gibi süreklilik ifade eden durumlar için geliştirilmiştir. • Raster bir görüntü, taranmış bir harita veya resim gibi grid hücreleri içerir. Vektör ve tarama modellerin her ikisinin de ayrı ayrı avantaj ve dezavantajları vardır. Modern CBS’ler her ikisini de idare edebilecek yapıdadırlar. Şeker (2003) M.E. JEO 498 04.03.2008 Vektörel Veri Modeli • Coğrafi veri harita görünümüne benzer şekilde ifade edilir. Ancak, konumlar sayısal formata dönüştürülmüştür. • Nokta, çizgi, poligon (alan) • Konum (x,y) • Elektrik direği (nokta) [(90,32)] yol (çizgi) [(35,5) ; (50,45) ; (45,89)] bina (alan) [(10,60) ; (40,60) ; (40,80) ; (10,80) ; (10,60)] (Yomralıoğlu, 2000) Vektörel Veri Modeli (devam ediyor) (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 Hücresel (Raster) Veri Modeli •Coğrafi elemanların FOTOĞRAFI •Farklı renklere sahip birimler (hücreler) PĐKSEL, HÜCRE, GRĐD •Aynı boyut, farklı renk ve tonlar (farklı özellik) •Coğrafi varlık Farklı renk değerleri ve renk skalası •Haritada gösterilen coğrafi varlığın gerçeği yansıtma gücü (hassasiyet), harita ölçeğine veya görüntünün elde edilme kalitesine bağlıdır (çözünürlük). (Yomralıoğlu, 2000) Hücresel (Raster) Veri Modeli (devam ediyor) M.E. JEO 498 04.03.2008 Piksel-Çözünürlük-Renk Đlişkisi •Piksel boyutu Çözünürlük •Piksel boyutu Görüntü kalitesi , bellek •Yüksek çözünürlük Yüksek bellek •1 byte = 8 bit Görüntü türü Siyah-beyaz (21 bit = 2 renk) Gri ve tonları (28 bit =256 renk) Renkli (216 bit=65536 renk) Renkli (224 bit=16777216 renk) Gerçek renk (232 bit=4294967296 renk) M.E. Renk 0-1 0-255 0-65.536 0-16.777.215 0-4.294.967.295 JEO 498 04.03.2008 Piksel-Çözünürlük-Renk Đlişkisi (devam ediyor) 2 bit→ 22= 4 renk 8 bit→ 28= 256 renk Vektör~Raster •Vektörel verilerin sahip olduğu konumsal hassasiyeti, raster veri ile yakalamak zaman alıcı + bellek •Genel olarak : Raster Vektör Raster Vektör Süreklilik gösteren veri grupları Noktasal, konumsal veri grupları Analize yönelik Veri tabanına yönelik (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 Vektörel Veri Yapısı •Coğrafi varlıklar farklı özellik Ayırt edilebilmesi Gerektiğinde verilere ulaşılabilmesi Bilgisayar belleği Tanımlayıcı kod, ID Coğrafi varlığı tanımlayan koordinat serisiyle ilişkilendirilip, hangi coğrafi varlığın hangi koordinatlarla bulunduğuna işaret eder. (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 Vektörel Veri Yapısı (devam ediyor) •Vektörel veriler bilgisayar ortamında saklanırken, veri hacmiyle orantılı olarak, bellek kullanımında da artış veya azalma söz konusudur. Bellek kullanımı, coğrafi varlığın çokluğu ve çeşitliliği ile de orantılıdır. •Örn. 1)Grafik çizimde, birbiriyle komşu iki arazinin ortak sınırı yapışık 1 kez çizilir. •Örn. 2)Sayısal gösterimde, koordinatlarla tanımlama yapıldığından alansal koordinatlar ayrı ayrı verilmekte ve tekrarlanmak zorundadır. •Örn. 3)Çözüm Çizgi-düğüm(arc-node) veri yapısı (Yomralıoğlu, 2000) Vektörel Veri Yapısı (Çizgi-Düğüm) •Çizgi-düğüm yapısı •Düğüm •Çizgi •Verteks Düğümler, çizgileri; Çizgiler de poligonları oluşturur. Bir çizginin başlangıç ve bitişindeki uç noktalardır. Tek başına bir nokta da, düğüm olarak adlandırılabilir. Đki düğüm noktası arasındaki sürekli hat. Çizgiyi oluşturan her bir doğru parçasının kesim noktası olup, çizgiye şeklini verir. (Yomralıoğlu, 2000) M.E. JEO 498 04.03.2008 Raster Veri Yapısı (Bernhardsen, 1999) Raster Veri Yapısı (devam ediyor) (Demers, 2003) M.E. JEO 498 04.03.2008 Raster Veri Yapısı (devam ediyor) (Bernhardsen, 1999) Vektör-Raster Veri Dönüşümü (Bernhardsen, 1999) M.E. JEO 498 04.03.2008 4. VERĐ TOPLAMA GENEL BAKIŞ M.E. Gerçek Dünya → Sayısal Ortam Veri Toplama Sayısallaştırma Tarama Hava Fotoğrafları Uzaktan Algılama Ölçme GPS JEO 498 04.03.2008 GĐRDĐ VERĐLERĐ (Input Data) CBS → Girdi Verisi 60-80 % proje maliyeti Zaman alıcı, zahmetli, bazen sıkıcı ☺, hataya açık Maliyeti düşürmek ve doğruluğu artırmak → ÖNEMLĐ Veri Yönetimi → ÖNEMLĐ → Sorun yaratabilir Güncelleme Konumsal bilgi → ÖNEMLĐ Öznitelik verisi → ÖNEMLĐ VERĐ KAYNAKLARI M.E. Gerçek dünya Sayısal Mevcut vektör ve/veya raster bilgiler Veri tabanları/Đstatistiksel bilgiler Uydu Yarı-sayısal Hava fotoğrafları, ölçme verileri, GPS Sayısal olmayan Haritalar, fotoğraflar, diyagramlar-grafikler Bilimsel raporlar JEO 498 04.03.2008 VERĐ TOPLAMA SINIFLAMASI Birincil ve Đkincil Veriler Birincil Đkincil Raster Vektör Sayısal uzaktan algılama verileri GPS Ölçümleri Sayısal hava fotoğrafları Ölçme bilgisi Taranmış harita ve/veya fotoğraflar Topoğrafik haritalar Sayısal arazi modelleri (Digital Elevation Models, DEM) Veri tabanları SAYISAL BĐLGĐYĐ OLUŞTURMA M.E. 1. Mevcut haritaları sayısallaştırma 2. Mevcut haritaları tarama 3. Sayısal fotogrametrik harita üretimi 4. Arazi ölçümlerinin veri girişi 5. Mevcut sayısal bilgi transferi JEO 498 04.03.2008 HARĐTALARIN SAYISALLAŞTIRILMASI Harita tabanlı bilgi → MEVCUT Vektörel sunum Veri üretimi Sayısallaştırılacak özelliklerin belirlenmesi Organizasyon Sayısallaştırma Koordinat sistemi Kontrol noktaları Nokta, çizgi, poligon Dikkat Edilecek Hususlar Koordinat sistemi Doğruluk ve kesinlik M.E. Haritalar Eski, yıpranmış Hata olasılığı Güncellenememe Đnsan etkisi Deneyim Kişisel algılama JEO 498 04.03.2008 TARAMA Harita tabanlı bilgi → MEVCUT Geçmişe dayalı bilgi ⇒ diğer haritalar ile destek Otomatik sayısal veri üretimi Raster sunum Oluşturulurken: Yüksek kalite Temizlik Binary Grid ağı Dikkat Edilecek Hususlar M.E. Ölçek ve çözünürlük Vektörizasyon Raster-vektör dönüşümü Hata Özelliklerde değişim Formatta değişim Veri-kalite-amaç ??? JEO 498 04.03.2008 SAYISALLAŞTIRMA-TARAMA Sayısallaştırma (Üstünlük) Malzeme, ekipman ucuz Tecrübe ↡ Yüksek kalitede harita gereksinimi ↡ Sayısallaştırma (Sınırlama) Zahmetli Zaman alıcı Tarama (Üstünlük) Kolaylık Sayısal bilgi elde etme → KOLAY Tarama (Sınırlama) Raster veri dosyaları → Yüksek boyut, bellek Nitelik verisi doğrudan çizgi ve poligonla ilişkilendirilemez Veri kalitesinin yükseltilmesi zahmetli Altlık kalitesi ↑ Malzeme, yazılım → Pahalı TECRÜBE HAVA FOTOĞRAFLARI M.E. Yeryüzeyinin üzerinden Balon, uçak, helikopter Düşey açı, her zaman mümkün değil Deneyim, yorumlama Yollar, göller, nehirler, binalar, ormanlar vb. Bitki örtüsü, jeolojik oluşumlar Nesnelerin şekilsel özellikleri Boyut, renk, yapı vb. Çözünürlük 0.025 mm + Sapma olası Koordinatlandırma Geo-referencing JEO 498 04.03.2008 UZAKTAN ALGILAMA Güneş enerjisinin uydular yardımıyla nesneler üzerindeki etkileşimi (electromagnetic radiation) Pasif optik (yansıtılan güneş ışığı ve yayılan termal radyasyon) Mikrodalga (Radyo frekans spektrumunda enerji iletimi ve yansıması) Landsat (US) Yükseklik: 705 km (4-5,7) 16 günlük periyot SPOT (French) Yükseklik: 832 km 26 günlük periyot Đki sensör (Pankromatik ve Multispektral) Üç boyutlu görüntü yeteneği UZAKTAN ALGILAMA (devam ediyor) Katrina Kasırga’sı öncesi ve sonrası New Oerleans (USGS) M.E. JEO 498 04.03.2008 ÖLÇME (SURVEYING) Arazi verisi toplama Nesnelerin yatay ve düşey konumlarını belirlemeye yönelik Referans noktaları gerekir Koordinatlar bilgiyi tamamlamak ve güncellemekte kullanılır Ölçümler: Uzaklık Yönelim (Direction) Konumsal doğruluk ±1-10 cm En az iki kişi Zaman alıcı Konumsal ölçümlere öznitelik bilgilerinin eklenmesi gerekir GPS M.E. Uydular aracılığıyla konumlandırma 1973 → Askeri amaçlı (US) Konumları belli 21+3 uydu Yükseklik: ~20200 km, ~ dairesel yörünge Farklı koordinat sistemlerinde bilgi alımı Milimetre-metre duyarlılık → Maliyet ↑ Kodlanmış uydu sinyalleri-GPS alıcısı 4 veya daha fazla sayıda uydu → (x, y, z) JEO 498 04.03.2008 OPTĐMUM VERĐ HIZ KALĐTE M.E. FĐYAT JEO 498 11.03.2008 5. VERĐ KALĐTESĐ VE HATA KAVRAMLARI GENEL BAKIŞ M.E. Doğruluk ve kesinlik Konumsal doğruluk ve kesinlik Öznitelik doğruluğu ve kesinliği Mantıksal tutarlılık Bütünlük ve uygunluk Verinin yaşı Ulaşılabilirlik Hata kaynakları JEO 498 11.03.2008 DOĞRULUK VE KESĐNLĐK Doğruluk (accuracy): Bir harita veya sayısal veri tabanındaki bilginin gerçeğe ne derece yaklaştığının ölçüsüdür. Örn.: Atış poligonunda, hedefin orta noktasının ne derecede vurulduğunun ifadesi. Veri grubundaki hata ve veri kalitesi → ÖNEMLĐ ↑ doğruluk → ↑ para Kesinlik (precision): Benzer koşullar altında yapılan tekrarlı ölçümlerin birbirlerine olan yakınlığıdır. Örn.: Konumsal → virgülden sonra kaç hane geldiği Öznitelik → nesne hakkında ne derecede bilgi verildiği ↑ kesinlik → ↑ para DOĞRULUK VE KESĐNLĐK (devam ediyor) M.E. 100 ±1cm 100.346 JEO 498 11.03.2008 VERĐ KALĐTESĐ Veri Kalitesi → Verinin doğruluğu ve kesinliği ile ilgili Hata → Doğru olmayışlık, kesin olmayışlık, yanlışlığın bir ifadesi HATAYI nasıl en aza İNDİREBİLİRİZ? → TECRÜBE (DENEYİM) Maliyet $ Kalite KONUMSAL DOĞRULUK ve KESĐNLĐK Gerçeğe ne kadar yakın koordinat değeri M.E. Belirsizlik Çözünürlük Örn.: Harita → ÖLÇEK → 0.5 mm ÖLÇEK Gerçek Uzunluk 1:1250 62.5 cm 1:5000 2.5 m 1:25.000 12.5 m 1:100.000 50 m 1:1.000.000 500 m Haritadan kaynaklanan hata → MEVCUT Zoom → ÇÖZÜM DEĞİL Ham veri kalitesi → ÖNEMLİ JEO 498 11.03.2008 ÖZNĐTELĐK DOĞRULUĞU VE KESĐNLĐĞĐ Detaylı bilgi → doğruluk ↑ Veri detaylarının sıralanmasında yanlışlık → HATA Verilerin DOĞRU özniteliklerle ilişkilendirimesi → doğruluk ↑ Veri kaynaklarında DETAY → kesinlik ↑ Location may not change with time, but attributes often do MANTIKSAL TUTARLILIK Kullanıcı → Gerçek dünyaya ilişkin veriler → NE KADAR??? NASIL??? Yanlış sınıflandırma → yanlış ve tutarsız sonuç M.E. Örn.: Deprem bölgesi olmayan bölge → depreme dayalı analiz → GEREKSĐZ DETAY Zaman ve maliyet ↑ Kullanılabilir veri + karşılaştırma yapılabilir veri → ÖNEMLĐ Sorunun çözümüne yönelik en pratik, en hızlı ve en uygulanabilir işlemler % 100 temsil edici veri → YANLIŞ Güncelleme → ÖNEMLĐ JEO 498 11.03.2008 BÜTÜNLÜK VE UYGUNLUK Veri tabanı yeterli mi? Sorunun çözümüne yönelik veri? Ölçek? Đşleyiş, uygulama? Veri formatı? Maliyet? …… …… …… VERĐNĐN YAŞI M.E. Veri → ÖNEMLĐ bir CBS elemanı Veri → Temsil edici ve kullanılabilir Yaşlı veri → Mevcut projede → ANLAMSIZ/GEÇERSĐZ Yaşlı veri → Şekil ve özellikler → DEĞĐŞMĐŞ Yaşlı veri → Güncel koşulu yansıtmayabilir ………… ………… SONUÇ: VERĐ KULLANIMINDA DOĞRU VE AKILCI SEÇĐM JEO 498 11.03.2008 ULAŞILABĐLĐRLĐK Veriye ulaşmak → Her zaman mümkün olmayabilir Güvenlik, yasalar, ekonomik nedenler, veri formatı vb. → KISITLAMALAR Veride duyarlılık ~ sınırlama → Örn.: GPS koordinatları HATA KAYNAKLARI 1. Orjinal materyal • Ölçme ve veri kaynağı – Aletsel hatalar – Uydu sensörleri – Kamera – GPS • Doküman – Harita yapımı sırasında – Ölçek • Arazi, özellik değişimi – Nesnelerin özellikleri değişebilir – Yeni süreç, olay vb. M.E. JEO 498 11.03.2008 HATA KAYNAKLARI (devam ediyor) 2. CBS’de veri girişinde • Konumlandırmada • Veri girişi – Ekipmanda – Kullanıcı • Depolamada • Veri işlemede • Sunumda 3. Yöntemlerde • Örneklemede • Tasarımda ÖLÇÜM HATALARI M.E. Kişisel hatalar Sistematik Model ~ gerçek Yanlış projeksiyon Rasgele Ölçüm işleminde Đstatistiksel kavram Hata → DEĞERLENDİRİLEBİLİR + HESAPLANABİLİR JEO 498 11.03.2008 6. SAM (SAYISAL ARAZĐ MODELĐ) 6.1. SAM (SAYISAL ARAZĐ MODELĐ) ? Yer yüzeyine ilişkin sayısal modellerin üretilmesi → SON DERECE ÖNEMLİ (farklı disiplinler) SAM → DTM (Digital Terrain Model) MIT (Massachusetts Institute of Technology) 1950’lerin sonunda, iki Amerikalı mühendis SAM → Çok sayıda ve bilinen X, Y, Z değerlerinin, bir koordinat sistemi dahilinde, yerin yüzeyine ilişkin verilerle ifade edilip, istatistiksel olarak değerlendirilmesi ve sunulmasından oluşur (Miller ve LaFlamo, 1958). M.E. JEO 498 11.03.2008 6.2. ĐLGĐLĐ TANIMLAMALAR DEM: The word elevation emphasizes the measurement of height above a datum and the absolute altitude or elevation of the points in the model. DEM as a term is in widespread use in the US, generally refers to the creation of a regular array of elevations, normally squares or a hexagon pattern over the terrain. DHM: This is a less commonly used term with the same meaning as the DEM since the word elevation and height are normally regarded as synonymous. The term seems to have generated in Germany. DGM: This term seems to lay its emphasis on a digital model of the solid surface of the Earth. The term seems to have generated in UK. DTM: A more complex concept involving not only height and elevations but also other GIS features such as rivers and ridge lines. Moreover, DTM may also include derived data about the terrain such as slope, aspect, and visibility. In a narrow sense, a DTM represents terrain relief. In its general form, a DTM is considered by most people to include both planimetric and terrain relief data. M.E. JEO 498 11.03.2008 DTED: A term used by the US Defence Mapping Agency (DMA). It describes essentially data produced by the same process although it specifically uses grid-based data. ............. Birçok tanım mevcut En çok kullanılan iki terminoloji → DEM ve DTM Çoğunlukla eş anlamlı kullanım DTM → sadece yerin yüzeyine ilişkin yükseklik özelliklerini ifade eder DEM → yerin yüzeyi ve üzerinde bulunan her yüksekliğe (örn.: binalar, ağaçlar vb.) ilişkin özellikleri ifade eder Topoğrafik haritaların sayısallaşGrılması sonucunda → DTM Çoğunlukla uydu görüntülerindan yararlanarak üreHlen modeller → DEM M.E. JEO 498 11.03.2008 6.3. SAM’nin ÖNEMĐ ve GEREKLĐLĐĞĐ A) İnşaat Mühendisliği Yol Demiryolu Barajlar Rezervuarlar Kanallar İyileştirme çalışmaları Madencilik uygulamaları B) Yer Bilimleri M.E. Yerkabuğuna ilişkin bilgi Arazi modelleme, analiz ve yorumlanması Jeolojik ve hidrojeolojik modelleme Jeomorfolojik analiz Biyofiziksel modelleme ve analizi Genel jeolojiye ilişkin çalışmalar Drenaj özellikleri JEO 498 11.03.2008 B) Yer Bilimleri (devam ediyor) Çizgisellik Hidrojeolojik modelleme Jeolojik haritalama Eğim, bakı, eğrisellik haritalamaları Kabartı, eğim profili oluşturulması C) Planlama ve Kaynak Yönetimi Doğal kaynakların yönetimi UA Klimatoloji Tarım Toprak bilimleri Çevre ve kentsel planlama Meteoroloji Ormancılık C) Planlama ve Kaynak Yönetimi (devam ediyor) M.E. Yer seçimi Görüntü sınıflaması Uydu görüntülerinin geometrik ve radyometrik düzeltmesi Erozyon Tarımsal ürün seçimi ve modellemesi Rüzgar hızı/yönü değerlendirmesi Atık depolama/değerlendirme JEO 498 11.03.2008 D) UA ve Haritalama CBS Kullanımı Görüntü düzeltme Tematik harita üretimi ve bilgi çıkarımı Coğrafi konumlandırma 3D görüntüler Uydu görüntüleri, fotogrametrik çalışmalar ve radar uygulamaları E) Askeri Uygulamalar Hemen hemen her türlü askeri uygulama, güvenilir ve doğru arazi bilgisi gerektirir. Muharebe yönetimi Silah knumlandırma Uçuş simülasyonu 6.4. SAM BĐLEŞENLERĐ Oluşturma aşamaları İşleme Yorumlama Gösterim Uygulama M.E. JEO 498 11.03.2008 6.4.1. SAM Oluşturulması Yapılacak herhangi bir uygulamanın temeli İki önemli aşama Arazi verisi toplama (orjinal arazi gözlem ve verilerine ilişkin ölçüm ve sayısallaştırma) Model oluşturma (veriler arasındaki ilişkiler temel alınarak, uygun model seçimi) Birçok yöntem mevcut İstenen doğruluk + maliyet → ÖNEMLİ DENGE Düşük çözünürlüğe sahip, ücretsiz (örn.: GTOPO_30) Küresel sayısal yükseklik modeli Orta çözünürlüklü ürünler (uydu verilerinden türetilen) Yüksek çözünürlüklü – yüksek doğruluktaki ürünler (LIDAR, fotogrametrik yöntemler vb. ile) M.E. JEO 498 11.03.2008 Konturlardan (eş yükseklik eğrilerinden) üretilen SAM → Son derece YAYGIN En önemli nedeni → Düşük maliyet, uzun süredir kullanılıyor olması Analog → Digital dönüşümü Elle Yarı otomatik Otomatik ÖNEMLİ → Coğrafi Konumlandırma (Georeferencing) ve Yükseklik Değerlerinin Girilmesi Fotogrametrik veri toplama Hava fotoğrafları Sayısal uydu görüntüleri Her iki yöntem, yüksek çözünürlüklü ve güvenilir topoğrafik veri üretiminde sıklıkla kullanılmaktadır. Yeni teknolojiler → RADAR + LAZER ALTİMETRE + SAR (Synthetic Aperture Radar) İnterferometri → Topoğrafik veri üreHmi Maliyet YÜKSEK M.E. JEO 498 11.03.2008 Araziden elde edilen ölçümler, yüksek doğruluk oranına sahip olup, amaç mümkün olan en fazla bilgiyi elde etmeye yönelik olmalıdır. Çok sayıdaki noktada yapılacak ölçümler ile mümkün olabilmekte Ancak, bu derecede yüksek bir doğruluğa ULAŞMAK → ZAMAN + PARA Arazide doğrudan yapılan ölçümler → Küçük Alanlar + Özel Amaçlı Projeler SAM’in temel yapısı→ Temsil edici ve güvenilir olmalı SAM → Görüntü veya matemaHksel olarak ifade edilebilir En yaygın olarak kullanılanlar Grid veya yükseklik matris yapısı TIN (Triangulated Irregular Network) yapısı Her iki yapıda temel unsur → NOKTA Grid veya yükseklik matrisi, SAM oluşturulmasındaen çok kullanılan modeldir. Temel gerekçe → Bilgisayarın veri saklama tekniğine benzer bir şekilde veri saklama Her bir nokta, satır ve sütunla ifade edilir M.E. JEO 498 11.03.2008 TIN→ Düzensiz olarak konumlanmış noktaların / gözlem noktalarının / referans noktalarının, üçgenler oluşturularak; X,Y koordinatlarına sahip “Z” değerlerinin elde edilmesine dayanmaktadır. En önemli ÜSTÜNLÜK → Karmaşık topoğrafyalara ilişkin daha gerçekçi bilgi sunabilme yeteneğidir. 6.4.2. SAM’de Veri Đşleme Veri işleme süreçleri Değiştirme / Dönüştürme Kalibrasyon Yenileme / Güncelleme Diğer bir deyişle, veriyi alma, güncelleme, filtreleme, birleştirme gibi işlemlerle SAM’nin üreHlmesi ile farklı veri yapılarının birbirine dönüştürülmesi (Grid → TIN; TIN → Grid) Ayrıca, hata giderme / azaltma, görüntü kalitesinin artırılması (smoothing, enhancement vb.) gibi işlemleri de içerir. M.E. JEO 498 11.03.2008 6.4.3. SAM’nin Yorumlanması SAM’nin kalitesi İçerdiği / sunduğu bilgi Arazi özelliklerinin ne derecede doğru tanımlanabildiğine bağlıdır. CBS uygulamaları için temel / altlık oluşturur. Jeomorfolojik sayısal analizlere olanak sağlar Genel → yamaç eğim, yamaç şekli vb. Özel → yüzeysel hidrolojik özellikler 6.4.4. SAM Gösterimi SAM’nin görsel olarak sunumu ve bilgi içeriği Kullanıcılar arası ortak iletişim Görsel yorumlama → KARAR VERME Konturlar Kabartı 3D Animasyon M.E. JEO 498 11.03.2008 6.4.5. SAM Uygulamaları Mevcut teknoloji / veri / yazılım / donanım vb. ile etkin ve yeterli çözüm üretmek Birbirinden çok farklı amaçlara yönelik → farklı disiplin uygulamaları Çoğu kez → İNTERDİSİPLİNER Tüm uygulamalar → COĞRAFİ VERİ YÜKSEKLİK DEĞERİ SAM 6.5. SAM’DE VERĐ MODELLERĐ Yeryüzüne ilişkin veri toplama süreci boyunca, sonsuz sayıda ve düzensiz olarak dizilmiş veri mevcut Anlaşılabilir, güvenilebilir ve kullanılabilir bir SAM oluşturmak için, veri elemanları arasındaki gerekli topolojik ilişkileri ve yüzeyi en iyi yansıtacak ara değerleme (interpolation) modelinin kullanılması gerekli Bununla birlikte, yer yüzeyi gibi yüzeyler, sonsuz sayıda noktadan oluşmakta ve her bir noktayı saklamak ve / veya değerlendirmek → OLANAKSIZ TEMSİL EDİCİ VERİ KULLANIMI M.E. JEO 498 11.03.2008 SAM Araştırılan ve / veya çalışılan yüzeyi en iyi şekilde temsil etmeli İkincil veri üretimleri için yeterli olmalı Veri boyutu ve veri saklama açısından sorun yaratmamalı Analizler için uygun yapıda olmalı Sayısal formatta SAM üretilmesinde, genelde üç farklı yöntem kullanılmaktadır: Kontur Grid TIN 6.5.1. Kontur Araziye ilişkin bilgilerin sunulmasında / değerlendirilmesinde en çok kullanılan kontur veya eş yükseklik (isolines) eğrileridir. Farklı ölçeklerde, dünya üzerindeki hemen hemen her bölgenin kontur haritaları mevcuttur. Kontur haritalarının doğruluğu, ilksel veya üretimi yapılan veri türünün, ne şekilde türetildiğine bağlıdır. Hava fotoğraflarından stereoplotter ile toplanan ve üretilen kontur haritalarının doğruluğu son derece yüksektir. Noktasal verilerden itibaren ara değerleme ile oluşturulabilir. M.E. JEO 498 11.03.2008 6.5.2. Grid Veri noktaları arasındaki topolojik ilişkiler ile ifade edilebilen bir matris yapısı olarak tanımlanabilir (ElSheimy vd., 2005). Veri yapısı, bilgisayarlardaki veri saklama yapısına benzemekte olup, veri kullanımı ve yönetimi son derece kolaydır. Bununla birlikte, karmaşık yüzeylere ilişkin gridleme işlemi için, son derece fazla noktaya gereksinim duyulmaktadır. Eşit aralıklı örnekleme noktalarının, ortak bir orijine sahip ve X-Y olarak ifade edildiği, bir referans düzleminde sunulmasını temel alır. M.E. JEO 498 11.03.2008 Yüzeyi tanımlayan bir dizilimin doğruluğu, örnekleme noktalarının arasındaki uzaklığa bağlıdır. Uzaklık fazla → Yüzeye ilişkin önemli yapılar GÖSTERİLEMEZ Uzaklık az → Gereğinden fazla veri M.E. JEO 498 11.03.2008 Grid Veri Yapısının: ÜSTÜNLÜKLERİ SINIRLAMALARI 1. SAM’ni doğrudan ifade eder. 1. 2. Arazinin genel yönelimi hakkında fikir verir. Yetersiz / Fazla örnekleme noktası (her zaman mevcut) 2. En yüksek / En düşük arazi noktası, nadiren örnekleme grid noktaları içinde bulunur. 3. Karmaşık yüzeylerin ifadesinde yetersiz kalabilir. 3. Veri saklama ve işleme kolaydır. 4. Raster veri tabanlarıyla birleştirmek kolaydır. 5. Arazi özelliklerinin “doğal” görünümüne yakın gösterim yeteneği vardır. 6.5.3. TIN 1970’lerin sonları (Peucker v.d., 1978) Farklı, dağınık, düzensiz noktalardan → Yüzeysel bilgi elde edilmesi CBS yazılımlarının hemen hemen hepsinde mevcut Daha çok nokta → Karmaşık yüzey Daha az nokta → Yumuşak yüzey Noktalar arası ÜÇGENLER → Yüzeyi ifade etmede / oluşturmada kullanılmaktadır. M.E. JEO 498 11.03.2008 TIN Veri Yapısının: M.E. ÜSTÜNLÜKLERİ SINIRLAMALARI 1. Yüzeyi farklı çözünürlüklerde tanımlayabilme 1. Görsel yanılgılara açık 2. Kontrol → Elle 2. Veri saklamada etkinlik 3. En yüksek / En düşük noktaların ifade edilmesi 4. Arazinin genel yönelimi hakkında fikir vermesi JEO 498 11.03.2008 6.6. SAM OLUŞTURULMASI Genel olarak SAM, Yer ölçümleri Fotogrametrik yöntemler Topoğrafik veriler (kontur verileri) ile oluşturulur. Talep artışı → Yüksek doğrulukta yer yüzeyi bilgisi → YENİ TEKNOLOJİLER Son 20 yılda → UA ürünleri ile üreHm ↑ → Maliyet ↓ En yaygın olarak kullanılan → Kartografik veri, opHk, lazer ve mikrodalga (MD) UA ürünleri 6.6.1. Kartografik Veri Kaynakları M.E. Sayısallaştırma (manual digitization) Yarı otomatik kontur izleme (semi-automated line following) Otomatik görüntü tarama ve vektörleştirme (automatic raster scanning and vectorization) Kağıda basılı bir kartografik veriyi (haritayı) sayısal hale dönüştürmek için: a) Tarama b) Düzeltme c) Sayısal değere dönüştürme işlemleri yapılmaktadır. JEO 498 11.03.2008 6.6.2. Ara Değerleme M.E. Resampling / Interpolation Yüzeye ilişkin elde edilen verilerin yeniden yapılandırılması Noktalara ilişkin “değer” tahmini Dış değerleme (extrapolation) → ZIT Özellikle SAM’ne ilişkin uygulamalarda Jeoloji İnşaat Planlama “EN İYİ” ara değerleme algoritması → SÖZ EDEMEYİZ SAM’nin kalitesi ve doğruluğu, orjinal veri dağılımı ve doğruluğu ile bunların yeterli Kaynak değerlendirme / Yönetimi derecede olup olmamasına bağlıdır. Ölçme Fotogrametri Çevre Askeri JEO 498 11.03.2008 6.6.3. Kriging Birçok yöntem mevcut. Ancak bunlarda, yapılan ara değerlemenin kalitesine yönelik değerlendirme → EKSİK Kriging Hata hakkında bilgi Örneklem hakkında bilgi Referans noktalarından itibaren ağırlıklı ortalama değerlerinin hesaplanıp, “z” değerlerinin belirlenmesi Kullanım → Diğer yöntemlere göre daha fazla 6.6.4. Temel Uygulamalar M.E. Kabartı Eğim Bakı Eğrisellik Amaca yönelik UYGULAMALAR UZAKTAN ALGILAMA Doç. Dr. Murat Ercanoğlu GĐRĐŞ 1 UA ?? Uzaktan Algılama (UA) → Teknolojik olarak 19. yüzyıl başı → FOTOĞRAF Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ~ UA → Birbirini tamamlayan iki önemli TEKNĐK+ARAÇ CBS+UA → • Birbirinden çok farklı disiplinlerde kullanım alanı • CBS’nin önemli bir veri kaynağı → UA • JEOLOJĐ’de son derece yaygın Hava fotoğrafları, arazi çalışmaları ve mevcut haritalar → ÇOK FARKLI VERĐ KAYNAKLARI UA ?? Uydu Görüntüleri → • Hızlı → En geç 1 hafta • Ucuz • SAYISAL • Global → Sınırlardan ve sınırlamalardan bağımsız • Güncelleme • Ayrıntılı Uydu görüntüleri ile çalışmak → • EKONOMĐ + ZAMAN Geniş alanlar → DETAYLI ĐNCELEME • Kaçınılmaz bir veri kaynağı • Ön çalışmalar → Arazi çalışmaları ile koordinasyon 2 UA ?? UA → Geniş anlamıyla, bir nesne, alan veya olguya ilişkin TEMAS OLMADAN alınan bilgi, veri, vb. (EM, ses vb.) GÖZ → • UA’ya ÇOK ĐYĐ BĐR ÖRNEK • Güneş veya bir ışık kaynağından yayılan görünür ışık enerjisinin yansıması • Termometre → TEMAS halinde → UA tekniği olamaz UA → Dünya üzerindeki nesneler ile elektromanyetik enerji arasındaki ilişki UA’nın temel konusudur. Remote sensing (RS) is the science (and to some extent, art) of acquiring information about the Earth's surface without actually being in contact with it. This is done by sensing and recording reflected or emitted energy and processing, analyzing, and applying that information (NRC, 2000). UA ?? UA → Bir nesneye fiziksel olarak temas etmeden, o nesneye ilişkin bilgi edinilmesi UA olarak tanımlanabilir. Belirli bir uzaklığa yerleştirilmiş bir cihaz Elde edilen bilginin ile bilgi toplanması yorumlanması UA → Alıcı → Algılanan nesne Birkaç km ~ yüzlerce km EM dalgalar ile alıcılar yardımıyla veri elde edilmesi 3 HAVA FOTOĞRAFLARI Havadan Tarama (multispektral algılayıcılar + Uçak) → MALĐYET ↑ Film → Işığa duyarlı kimyasallar içeren bir tabaka Siyah-beyaz Renkli → Normal veya Yalancı renk (pseudo color) RGB (Red, Green, Blue) dalga boylarının farklı film tabakalarında kullanımı Renkli Infrared film → Đnsan gözü kızıl ötesini algılayamaz Daha yüksek dalga boyuna dönüştürme Mavi → Siyah Yeşil → Mavi Kırmızı → Yeşil IR → Kırmızı Siyah-Beyaz Normal Normal Renkli Yapay IR 4 Tek kanal (bant) Çoklu kanal (bant) VERĐ TÜRLERĐ Uydu teknikleri ile elde edilen veri → DEĞĐŞĐK YAPILARDA OLABĐLĐR Gravite veya manyetik alan gibi kuvvet dağılımları Ses dalgaları gibi akustik yayılımlar (Derinlik~Ses dalgası~Batimetri) Đnsan görme sisteminin KISMEN algılayabildiği EM (Elektromanyetik) enerji yayılımları EM ışınımların fotoğraf filmi veya sayısal ortamda GÖRÜNTÜ olarak kaydedildiği UYDU GÖRÜNTÜLERĐ → YERBĐLĐMCĐLER için çok nemli bir VERĐ KAYNAĞI 5 UA BĐLEŞENLERĐ Çoğu UA uygulaması → Işınım ~ hedef arasındaki etkileşimi içeren süreçler 7 ana bileşen → Görüntü (imaging) veya görüntüsüz (non-imaging) 1. Enerji Kaynağı (A) → Hedefi aydınlatacak veya EM enerji sağlayacak enerji kaynağı → GÜNEŞ 2. Işınım ve Atmosfer (B) → EM enerji kaynaktan hedefe doğru hareket ederken, atmosferle etkileşim içine girecektir. Bu etkileşim, hedeften kaynağa dönerken de ikinci kez gerçekleşebilir. UA BĐLEŞENLERĐ 3. Hedefle Etkileşim (C) → Atmosferi geçen enerji, ışınım ve hedefin her ikisinin de özelliklerine bağlı olarak, hedefle etkileşim içindedir. 4. Alıcı~Kayıt (D) → Hedef tarafından soğurulan, iletilen veya yansıtılan enerji, bir alıcı tarafından kaydedilir. 5. Veri iletimi, alımı ve işlenmesi (E) → Alıcı tarafından kaydedilen veri iletilir ve sayısal formatta görüntü olarak kaydedilir. 6 UA BĐLEŞENLERĐ 6. Yorumlama ve Analiz (F) → Hedefe ilişkin işlenmiş veri yorumlanır ve analiz edilir (görsel + bilgisayar) 7. Uygulama (G) → Hedeften alınan bilgiler doğrultusunda, var olan ve/veya olabilecek bir soruna çözüm üretmeye yönelik uygulama yapılır. ENERJĐ KAYNAĞI (GÜNEŞ-DÜNYA) GÜNEŞ 8 ışık dakikası (~150 milyon km)→ 8 dakika önceki hali r= 700000 km T= 15 milyon K çekirdek sıcaklığı Manyetik alana sahip, çekirdeğinde enerji üretir 9 Enerjinin de 1 / 2.2x10 ’u yeryüzünde soğurulur DÜNYA ~ 4.5 milyar yaşında Güneş etrafında dolanma hızı 30 km/sn Ekvator uzunluğu ~ 40000 km R= 12750 km 7 EM ENERJĐ EM enerji terimi, kablosuz iletişim dalgaları, radyo dalgaları, mikrodalgalar, ısıl veya yansımalı kızıl ötesi ışınlar, görünür ışık, mor ötesi ışınlar, X ışınları, gama ışınları gibi dalgasal yayılım gösteren her türlü ışınım (radiation) türünü kapsar. Herhangi bir büyüklükteki dalga boyu (λ) ve frekansı (f) ile tanımlanabilen ve bir kaynaktan yayılan enerji şekli Elektromanyetik Işınım (Electromagnetic Radiation) olarak tanımlanır. EM ışınım → Elektrik Alan (E) ve Manyetik Alan (M) E → Işınımın hareket yönüne dik M → E ile dik yönde Her ikisi de ışık hızında hareket ederler λ ve f → ÖNEMLĐ Birbirini izleyen iki dalganın tepe noktaları arası uzunluk → DALGA BOYU NANOMETRE (nm, 10-9m) MĐKROMETRE (µm, 10-6m) CM-KM Birim zamanda belirli bir noktadan geçen dalga sayısı → FREKANS (hertz) c = λf c= ışık hızı (3x108m) Kısa dalga boyu, yüksek frekans Uzun dalga boyu, düşük frekans UA'da elde edilecek bilginin yorumlanabilmesinde → ÇOK ÖNEMLĐ 8 c=λxf E=hxf E: Kuantum enerjisi (J) -34sn) h: Planck sabiti (6.6x10 E=(hxc)/λ → EM enerji → Güneş Uzun dalga boyu, düşük enerji; kısa dalga boyu, yüksek enerji EM enerji bir cisme çarptığında Yansıtılabilir Geçirilebilir Soğurulabilir Yayılabilir Saçılabilir Yeryüzündeki cisimlerin yansıma özellikleri, gelen enerjinin YANSIYAN bölümü ölçülerek belirlenebilir. Bu ölçüm işlemi, dalga boyunun bir fonksiyonu olarak gerçekleştirilebilir ve Rλ (spektral yansıma) adını alır. Rλ=(ER(λ)/EI(λ)) x 100 Rλ = (cisimden yansıyan λ dalga boyundaki enerji)/(cisme gelen λ dalga boyundaki enerji) x 100 9 ELEKTROMANYETĐK SPEKTRUM Gama Işınları λ <0.03 nm Atmosferin üst tabakasında soğurulup, yeryüzüne ulaşamadıkları için, yeryüzü ile ilgili X Işınları 0.03<λ<3 nm UA çalışmalarında KULLANILAMAZLAR. 10 UV (mor ötesi) Işınlar 3<λ<400 nm Çoğunluğu ozon tabakası tarafından soğurulur. ~ 300-400 nm arasındaki dalga boyuna sahip UV yeryüzüne ulaşır. Đnsan gözü algılayamaz. Bazı kayaç ve mineraller UV ışınla aydınlatıldığında ışık yayarlar. Özel optik cihazlar ve film tabakaları ile algılanabilir. Bu nedenle fotografik mor ötesi ışınlar da denir. Yeryüzüne yönelik UA uygulamalarının en alt sınırını oluşturur. • Güneş ışığı → Đnsan gözü homojen algılar Görünür Işık Đnsan gözü algılar. ~ 0.4-0.7 µm EM spektrumda çok küçük bir aralık Kendi içinde küçük dalga boyundan büyük dalga boyuna doğru mavi, yeşil, kırmızı → ANA RENKLER 0.4- 0.446 0.5- 0.578 0.592 0.620.446 -0.5 0.578 -0.62 0.7 0.592 11 Kızıl ötesi (Infrared, IR) ~ 0.7-1000 µm → Yaklaşık 100 kat daha geniş → görünür aralıkdan Đki temel bölge Yakın kızıl ötesi (yansıma özelliği) 0.7-3 µm Görünür bant ile hemen hemen aynı amaçlara yönelik Termal kızıl ötesi (yayma özelliği) Yeryüzünde ısı şeklinde yayılan ve algılanan kesim Mikrodalga 1 mm- 1 m UA’da kullanılan en yüksek dalga boyu Radyo dalgaları Kısa-orta-uzun gibi alt gruplar TV radyo yayınları 12 (Köse, 2000) ATMOSFER ĐLE ETKĐLEŞĐM % 78 N; % 21 O2; % 1 Diğer (su buharı, CO2, metan, kloroflorokarbon, ozon → Greenhouse gases) Ozon → UV ışınlarını soğurur → YAŞAM için çok önemli Kozmik, gama ve UV ışınlarının bir kısmı ATMOSFERDE soğurulur. 13 (Sabins, 1987) Troposfer → ~ 11 km yükseklik, sıcaklık düşer, yeri etkileyen hava süreçlerinin çoğu bu bölgede gerçekleşir. Stratosfer → Troposferden sonraki ~ 50 km, sıcaklık artmaya başlar, OZON tabakası stratosferin üst kesimlerinde bulunur. Mezosfer → Hava sıcaklığının en düşük olduğu kesim (~ 85 km, -100 0C) Termosfer → Sıcaklığın en yüksek olduğu kesim 14 A: Soğrulma B: Saçınma C: Đletilme Güneş ışığı, yeryüzüne ulaşmadan önceki yolculuğunda atmosferle etkileşim içindedir. Partiküller + gazlar → saçınım, soğrulma mekanizmaları Saçınım (Scattering) Atmosferdeki partikül + gazlar → EM ışınımın orijinal yolundan sapmasına neden olabilir Sapmanın miktarı → Işınımın dalga boyu, partikül veya gaz oranı ve boyutu ve ışınımın atmosfedeki hareket uzunluğuna bağlıdır. 3 tür saçınım Rayleigh Mie Seçici olmayan (non-selective) 15 Rayleigh saçınımı Işınımın dalga boyu ile karşılaştırıldığında, atmosferdeki partiküller (toz halindeki N ve O) çok küçük Küçük dalga boyu daha çok etkilenir Üst atmosferde daha baskın Gökyüzü mavi → Rayleigh saçınımı → Işık atmosferden geçerken görünür aralığın daha kısa dalga boyları (örn.: mavi) uzun dalga boylarına göre daha çok saçınıma uğrar Gündoğumu ve günbatımında güneş ışınları daha çok hareket ederler. Kısa dalganın saçınımı daha çok olur ve bu da daha uzun dalga boylarının atmosfere girmesine yol açar. Mie saçınımı Partikül-enerji dalga boyu hemen hemen aynı Rayleigh saçınımına göre daha uzun dalga boyunda etkin Atmosferin daha alt kesiminde (daha büyük partiküller, örn.: su buharı) Hava bulutlu iken daha etkin 16 Seçici olmayan saçınım Enerji dalga boyu > partikül boyutu Su zerreleri, toz vb. Seçici olmayan → Tüm dalga boyları eşit miktarda saçınır Sis ve bulutların beyaz görünmesi RGB → Eşit miktarda saçınır Soğurma Saçınımın tersine, partiküller farklı dalga boylarında enerjiyi farklı absorbe eder. Ozon, CO2 ve su buharı→ Ana nedenler 17 HEDEFLE ETKĐLEŞĐM Soğurulmayan veya saçınmayan EM enerji → Yeryüzeyine gelir Ulaşan enerji → Soğurulur (A), Geçer (T), Yansır (R) UA → Yansıma ile daha çok ilgilenir Yansıma Geldiği gibi, tek yönde yansıma (mirror like)→ yumuşak yüzey, pürüzsüz Dağılarak→Çok yönde yansıma, pürüzlü yüzey Gelen ışınımın dalga boyu~yüzeyin pürüzlülüğü ilişkisi Gelen dalga boyu yüzeyi oluşturan partiküllerden çok küçükse çok yönlü yansıma Örn.: Đnce taneli kum → Mikrodalgada pürüzsüz, görünür dalgaboyunda pürüzlü 18 Yapraklar Klorofil → Kırmızı ve mavi dalga boyunu absorbe eder, yeşili yansıtır Sağlıklı (yeşil) yapraklar→ yakın kızıl ötesi, dağılarak yansıma Su → Görünür ve yakın kızıl ötesi ışınımın uzun dalga boyları, su tarafından daha çok absorbe edilir. Bu nedenle: Su → Mavi Kırmızı ve yakın kızıl ötesinde koyu renkli Asılı halde sediman → daha iyi yansıma ~ temiz su ile karışıklık Yeşil görünen su → Algler → Klorofil →Yeşil rengi yansıtır 19 AKTĐF-PASĐF ALGILAMA Pankromatik + Multispektral Görüntü → Elektro-optik algılayıcı Güneşten gelen ve dünya üzerinde yansıyan, soğurulan veya saçılan enerjiyi ölçer PASĐF → Kendi enerji kaynağı yok, atmosferik/meteorolojik koşullardan etkilenir AKTĐF → EM spektrumun mikrodalga kesiminde yer alıp, radar sinyalleri gönderir, geri gelen sinyal özelliklerine göre veri üretimi yapar. Sis, bulut, gece-gündüz koşullarından etkilenmez UA cihazları → çoğunlukla EM enerji, son yıllarda aktif → çok yaygın EM spektrum çok geniş ve UA amaçları için tüm dalga boyları etkin değil a) Pasif sistem (Köse, 2000) b) Aktif sistem 20 UYDU GÖRÜNTÜSÜNÜN ELDE EDĐLMESĐ Çalışma prensibi → Dijital kameralara benzer → Film yok Alıcı (sensor), algılayıcı (detector) Yeryüzü ve üzerindeki objelerden yansıyan EM enerjinin miktarı ölçülür Spektral (bantsal) ölçümler GÖRÜNTÜ Spektral yansıma → Sayısal olarak kayıt Alıcı → Görüntü üretebilen (imaging) Alıcı → Görüntü üretemeyen (non-imaging) Görünür (visible) Yakın kızıl ötesi (near infrared) Kısa dalga kızıl ötesi (short wave infrared) Termal kızıl ötesi (thermal infrared) Mikrodalga radar Yansıma değerleri → GÖRÜNTÜ 1. Konumsal, uzaysal (spatial) içerik → Şekil, büyüklük, renk, genel görünüm vb. 2. Spektral içerik → Mineral içeriği, toprak nemi, bitki örtüsü, bitki türü vb. 21 GÖRÜNTÜ TÜRLERĐ Pankromatik Görüntü EM spektrumun geniş bir bölümünden yansıyan enerjiyi ölçebilen algılayıcılar tarafından, genellikle tek bant üzerinde Genelde görünür ve yakın kızıl ötesi Siyah beyaz görüntü Multispektral Görüntü Birden fazla bantta eş zamanlı ölçüm Çok bantlı 3-7; 14 Hiperspektral Görüntü Birçok küçük bant aralığı (~ 100) Dalga boyları multispektrale yakın, daha çok detay, sınıflamada çok yararlı Çevresel ve doğal koşulların değişebilirliği → SINIRLAYICI NASIL KULLANALIM ? Klorofil → Kırmızı ve mavi dalga boyunu çok iyi absorbe eder Orta IR→ Jeolojik çalışmalarda iyi sonuç Termal → Toprak nemi, hayvan türlerinin izlenmesi Mikrodalga → Yerkabuğunun dokusu, gece-gündüz, atmosferik koşullar etkilenmez Gündüz → Kayaçlar ısınır, nemli bölge daha soğuk Gece → Kayaçlar daha soğuk, nemli bölge daha sıcak ,,. ,,. ,,. 22 Farklı dalga boylarındaki farklı yansıma değerleri → YERYÜZÜ özellikleri hakkında BĐLGĐ Görünür mavi → Sığ suların haritalanması, toprak/bitki örtüsü ayrımı Görünür yeşil → Sağlıklı/sağlıksız bitki örtüsü Görünür kırmızı → Bitki örtüsü türleri Yakın kızıl ötesi → Bitki örtüsü haritalaması, sağlıklı/sağlıksız bitki örtüsü, bitki türleri Orta kızıl ötesi → Kayaç türleri, toprak/bitki nemi, jeolojik yapı, su/kara sınırları vb. Bitki örtüsü → Mavi + kırmızı, pigmentler tarafından soğurulur Yeşil görüntü → Tür ayırt etmek GÜÇ, hepsi hemen hemen aynı yansıma Yakın kızıl ötesi → Pigmentler bu bölgede enerjiyi absorbe etmezler. Daha yüksek yansıma değerleri SAÇINIM → ÖNEMLĐ → Geniş yaprak/iğne yaprak → TÜR FARKLILIĞI Orta kızıl ötesi → Yapraklardaki nem nedeniyle yansımada ani azalım … … … 23 UYDULAR VE ALICILAR • Alıcı → Platform gereksinimi • Yeyüzü üzerinde, uçak, balon, uydu • Uydu yörüngesi: Uydunun izlediği yol • ~ 36000 km, dünya ile aynı hızda ve yönde yörünge → GEOSTATIONARY ORBIT (yersabit yörünge) • Belirli bir alana ilişkin sürekli veri alımı • Genelde meteorolojik ve iletişim uyduları • Polar yörünge → ~ N-S • Dünya W-E • Diğer bir deyişle Sun-synchronous (GÜNEŞLE UYUMLU) • Aynı bölge, aynı zaman, aynı aydınlanma → Change detection • Alçalan yörünge (descending orbit) → Güneş ışığını alan bölgede görüntüleme • Yükselen yörünge (ascending orbit) → Karanlık bölgede yükselme • Elektro-optik uydular (pasif) → Genelde alçalan yörüngede (termal hariç) • Radar uydular (aktif) → Farketmez 24 • Swath: Uydunun yeryüzü üzerinde gördüğü/algıladığı alan • Yüksek çözünürlüklü görüntü → Daha küçük alan • Birkaç cm’den birkaç km’ye • Nadir point: Uydunun algılamayı yaptığı anda yeryüzüne dik konumda olduğu yer • Stereo görüntüleme: Üst üste bindirmeli görüntüleme, 3D görüntü elde edilebilir • Ortorektifiye: Hem düşey, hem de yatay sapmaların düzeltilmesi anlamındadır. Topoğrafik harita + DEM • Görüntüleme alanı • Kutup yörüngeli ise her yer • Güneş eşlemeli: Elektro-optik uydular güneşle uyumlu hareket ederler. Tekrar geçişlerini günün aynı zamanında yaparlar PĐKSEL-ÇÖZÜNÜRLÜK • Piksel: Algılanan cisme ait tanımlanabilen en küçük görüntü elemanıdır. • Çözünürlük: Algılanabilen cisimdeki en küçük görüntü detayıdır. Ölçekle birlikte değerlendirildiğinde cismin boyutu belirlenebilir. • Spatial • Spektral (algılayıcının EM spektrumdaki algılama hassasiyeti) • Radiometric (bitlerdeki gri seviye sayısı) • Temporal (Algılamadaki zaman aralığı) 25 • Spatial çözünürlük, piksel boyutu • Detay • Pasif algılayıcının konumsal çözünürlüğü → IFOV (Instantenous Field of View) • Đlgilenilen nesnenin boyutu ≥ çözünürlük (homojen özellik) Yüksek çözünürlük Düşük çözünürlük 26 • Spektral çözünürlük • Hassas spektral çözünürlük → daha yakın dalga boyu aralığı Düşük çözünürlük Yüksek çözünürlük 4 bit 8 bit • Radyometrik Çözünürlük • Radyometrik özellikler → görüntü içeriği • Görüntü → Kayıt (film, alıcı) (RÇ) • EM enerjinin büyüklüğündeki hassasiyet • Alıcı → Veriyi kaydetmede 8 bit kullanıyorsa • 4 renk kullanıyorsa → 24=16 renk (RÇ ↓) • 28=256 renk (RÇ ↑) • Siyah (0) • Beyaz (255) 27 • Zamansal çözünürlük • 1 tam yörünge → belirli bir zaman dilimi • Bazı bölgeler → re-imaged • ZÇ → Uydu, algılayıcı kapasitesi, swath genişliği, enlem vb. • Change detection YERBĐLĐMLERĐNDE KULLANILAN BAZI UYDULAR • LANDSAT • USGS • LANDSAT 5; LANDSAT 7 • 2 multispektral algılayıcı • MSS (MultiSpektral Scanner) → B, R, G, NIR (4 band); 80 m uzaysal çözünürlük • TM (Thematic Mapper) → B, R, G, NIR, 2 mid-IR, 1 thermal; 30 m uzaysal çözünürlük • Swath width: 185 km 28 New Orleans, Landsat 7, 30.08.2005 • SPOT • Fransa • HRV (High Resolution Visible) → multispektral (20 m) + pankromatik (10 m) • Swath width: 60 km 29 Rotterdam, MS (20 m) • IKONOS • Space Imaging Corporation • ~ 680 km yükseklik • 1m pankromatik • 4m multispektral (B, R, G, NIR) • Swath width: 10.5 km 30 Tiananmen, Beijing, Çin (4 m) Beijing, Çin (1 m) 31 • QuickBird • Digital Globe • Pankromatik ~ 61 cm • Multispektral ~ 2.44 m • Swath width: 16.5 km Abu Dhabi (2.44 m, MS) 32 Madrid Downtown (61 cm, P) • ASTER • 14 band (15-30-90 m) • Swath width: 60 km • Stereo görüntü 33 Batı Karadeniz Bölgesi 34 • NOAA-AVHRR • AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) • NOAA (U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration) • Swath width: 2400 km • AVHRR (R, NIR, 3 thermal IR) • 1.1 km • Meteorolojik çalışmalar, çok geniş alanlar Güney Avrupa (1 km) 35 RADAR VERĐSĐ • Radar verilerinin yapısında, bir mikrodalga sinyalini oluşturan iki ana bileşen mevcuttur: • Genlik (amplitude) • Faz değeri • Genlik: Yeryüzü şekilleri anlaşılabilir ve yorumlama yapılabilir • Faz: Görsel olarak hiçbir anlam çıkartılamaz. Ancak, cm mertebesinde bilgi sağlar. Radar alıcısı ile yeryüzü arasındaki uzaklık bilgisi. • Genlik: Tektonik, arkeolojik vb. • Faz: Đnterferometrik çalışmalar, özellikle konumsal çalışmalar. • SAR interferometrisi yapan uydular: • ERS 1-2 • JERS 1 • RADARSAT • RADARSAT • Kanada • RADAR (RAdio Detection And Rating) • Başlangıç aşaması, büyük potansiyel 36 • ERS, JERS • ERS 1-2 (European Remote Sensins Satellite) → ESA (European Space Agency) • JERS (Japanese Earth Resource Satellite) Ankara 37 MĐKRODALGA UZAKTAN ALGILAMA • EMS’da MD kesim → 1cm~1m arası dalga boyu • Uzun dalga boyu → UA’da son derece önemli • Bulut, sis, duman, toz vb. geçebilir, atmosferik saçınımdan etkilenmezler • MD 2 önemli üstünlüğü → Hemen hemen her çevresel ve atmosferik koşulda kullanılabilir + gece/gündüz • Pasif MD alıcılar → Termal UA benzer. Farkı anten kullanılmasıdır.Mantık: Her nesne EM enerji yayar (Radiometers, scanners vb.). • Aktif MD alıcılar → MD’yı kendileri gönderir ve algılar. Aktif Pasif Radar • Pasif MD UA • Meteoroloji → Atmosferik profil, su, ozon içeriği vb. • Hidroloji → Toprak nemi • Okyanus bilimi → Yüzey dalgaları, kirililik (petrol tabakaları vb.) • Aktif MD UA • Görüntülü → En yaygın şekli RADAR (RAdio Detection And Ranging) • Görüntüsüz • Radar Altimetreleri (doğrudan yükseklik ölçümü) • Scatterometers (hedeften dönen enerjinin ölçümü) 38 • Radar Bileşenleri • Verici • Alıcı • Anten • Elektronik sistem (kayıt ve işleme için) • Radar sistemi esas olarak uzaklık ölçen bir alettir • R=(cxt)/2 • R: verici ile nesne arasındaki uzaklık • c: ışık hızı (3x108 m/s) • t: zaman • MD kesim, görünür ve IR kesime göre daha geniş • Ka, K, Ku bandı → Eskiden kullanım, günümüzde kullanımı yok • X bandı → Askeri amaçlar ve yeryüzü haritalaması • C bandı → ERS1/2; RADARSAT • S bandı → ALMAZ (Rusya) • L bandı → JERS-1 • P bandı → NASA 39 • POLARĐZASYON • Elektrik alanının yönelimi ile ilgilidir. • Çoğu radar sistemi yatay ve/veya düşey polarizasyonu göndermeye ve algılamaya yönelik olarak dizayn edilmiştir. • HH → yatay gönderim, yatay algılama • VV → düşey gönderim, düşey algılama • HV → yatay gönderim, düşey algılama • VH → düşey gönderim, yatay algılama GÖRÜNTÜ ANALĐZĐ • UA’nın üstünlüklerini kullanabilmek için, görüntülerden faydalı olabilecek bilgilerin çıkartılması (elde edilmesi) gereklidir. • HEDEF → Yapay veya doğal noktasal, çizgisel, alansal nesnelerden bilgi almak • ĐŞLEM → Görsel veya bilgisayar destekli, • Önceleri → Görsel (özellikle hava fotoğrafı yorumlamaları) • Günümüzde → Çoğunlukla bilgisayar destekli, sayısal görüntü analizi 40 Ton Şekil • Görsel Yorumlama • Ton • Şekil • Boyut • Yapı Boyut Yapı-Doku • Doku • Sayısal Görüntü Analizi • Yazılım/Donanım • Đlksel Đşleme • Görüntü Kalitesinin Artırılması • Görüntü Dönüşümü • Görüntü Sınıflaması ve Analizi 41 ĐLKSEL ĐŞLEME • Genel olarak radyometrik ve geometrik düzeltme işlemlerini içerir. • 1. RADYOMETRĐK → Elde edilmiş verinin, gerçek yansıma ve yayılma değerleri gibi değerlerini, ortaya koymak için yapılan düzeltme. • Radyometrik veri elde edilirken • Görüntüdeki aydınlanma durumu PROBLEM yaratabilir • Algılayıcının görüş açısı/geometrisi • Bilinen bir yansıma değeri varsa → DÜZELTME • Görüntüsü alınan bölgeye olan uzaklık, güneş ve alıcı arasındaki ilişki temel alınarak yapılır (aydınlanma durumu + görüş geometrisi) • Atmosferde EM saçınım → DÜZELTME • 2. GEOMETRĐK → Yerkürenin şeklinden ötürü kaynaklanabilecek bazı geometrik sapmaların düzeltilerek, verinin gerçek koordinatlara dönüştürülmesi işlemidir. • AMAÇ → Algılanan görüntünün gerçek koordinatlarına yakın olması • GCP (Ground Control Points) • RESAMPLING (Orjinal piksel değerlerinin, düzeltilmiş görüntüdeki değerinin yeniden hesaplanma işlemi) • Nearest Neighbour → Orjinal görüntüdeki piksel değerinin, düzeltilmiş görüntüdeki en yakın piksele atanması • Bilinear Interpolation → Orijinal görüntüdeki 4 pikselin ağırlıklı ortalamasının, yeni görüntüdeki piksele atanması • Cubic Convolution → 16 piksellik (orijinal görüntü) grubun ağırlıklı ortalama uzaklığının, yeni görüntüdeki piksele atanması 42 GÖRÜNTÜ KALĐTESĐNĐN ARTIRILMASI • Görüntü Kalitesinin Artırılması → Basit olarak, görüntünün GÖRÜLEBĐLĐRLĐĞĐNĐN artırılması • Radyometrik + Geometrik Düzeltme → YETERSĐZ kalabilir • Đşe yarayan veri → Genelde küçük bir aralıkta yoğunlaşabilmektedir • Orijinal değerlerin değiştirilmesi işlemi • Görüntü histogramı (8 bitlik görüntü; 0-255) • a) Linear Contrast Stretch → orijinal görüntüdeki min-max değerlerin → 0-255 • Koyu renkler daha koyu, açık renkler daha açık → 70 - 153 → 0 - 255 • b) Histogram Equalized Stretch • Homojen dağılım yoksa daha uygun • Görüntüdeki GENEL DETAYLAR kaybolabilir. • Amaçlanan ÖZEL DETAYLAR daha iyi görünür → 40 - 76 → 0 - 255 • c) Spatial Filtering → Orijinal görüntüdeki bazı özelliklerin daha iyi ortaya konulabilmesi için, ilgili özelliğin uzaysal dağılımı temel alınarak yapılır. • 3x3; 5x5 gibi PENCERELER kullanılarak, yeni piksel değeri, merkezdeki piksele atanır. • c1) Low Pass Filters: Genelde, benzer tonlardaki daha büyük ve homojen özellik gösteren alanlarda, küçük detayların azaltılması şeklinde kullanılır. Örn.: Average ve median filtreleri (radar imagery) • c2) High Pass Filters: Detayların daha iyi görülmesi için yapılır. Önce low pass (genel detayın azaltılması), sonra orijinal görüntünün çıkarılması, esas detayın daha iyi ortaya konulması. • c3) Directional/edge detection filters: Doğrusal özelliklerin (örn.: yol, köprü vb.) belirlenmesinde. Jeolojide çok yaygın. 43 GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ • Görüntü kalitesinin artırılmasına benzer. • Fark → Görüntü kalitesinini artırılmasında tek bir kanal; görüntü dönüşümünde çoklu kanal kullanılır. • Đlgilenilen çizgiselliğin vurgulanması/ortaya çıkarılması/değerlendirilmesi için, var olan verilerden, yeni bir görüntü oluşturulması işlemidir. • Aritmetik işlemler (+; -; x; /) • Ormanlık alanların değerlendirilmesi: • Sağlıklı bitki örtüsü • NIR → iyi yansıma • Kırmızı → iyi soğurma • Toprak ve su → NIR ve Kırmızı → ~ yansıma • LANDSAT MSS • Band 7 (0.8-1.1 mm) → NIR • Band 5 (0.6-0.7 mm) → Kırmızı • Oranlanırsa (/) → > 1→ bitki örtüsü; ~ 1 → toprak ve su • Bitki örtüsü ile toprak ve su ayrımı → SON DERECE KOLAY • Bandlar benzer bilgiler içerebilir → görsel ve veri anlamında • Đstatistiksel işlemlerle → AZALTMA • PCA 44 GÖRÜNTÜ SINIFLAMASI VE ANALĐZĐ • Sınıflama daha çok çoklu bandlar kullanılarak ve piksellere yeni değerler atanarak yapılmaktadır. • Aynı yansıma özellikleri → aynı grup özellik • Denetimli / denetimsiz sınıflama → supervised / unsupervised classification • Supervised classification • Homojen özellikler gösteren alanlar belirlenir. • Bandlardaki bilgiler, belirlenen tarining (eğitme) sınıfları ile benzer spektral yansıma gösteren alanlar sınıflanır. • Unsupervised classification • Spektral sınıflar verilerdeki sayısal bilgileri kullanarak doğrudan gruplanır. • Kümeleme (clustering) algoritmaları kullanılarak sınıflama yapılır. Supervised Unsupervised 45