UzaktanAlgılama

Uzaktan algılanma yöntemleri çeşitli teknolojiler kullanılarak gerçekleştirilir ve genellikle elektromanyetik radyasyon biçimindeki verilerin yakalanmasını içerir. İşte bazı yaygın uzaktan algılanma yöntemleri: 1. Optik Uzaktan Algılama: Görünür ve yakın kızılötesi ışığın algılanmasına dayanır ve arazi örtüsü, bitki örtüsü sağlığı ve kentsel gelişim hakkında bilgi sağlar. 2. Termal Kızılötesi Uzaktan Algılama: Dünya yüzeyindeki nesnelerden yayılan ısı radyasyonunun tespitini içerir, sıcaklık değişimlerinin tanımlanmasına olanak tanır. 3. Mikrodalga Uzaktan Algılama: Bulutların, bitki örtüsünün ve toprağın içinden geçerek hava koşullarından bağımsız olarak gözlem yapılmasına olanak tanır, radar görüntüleme ve toprak nemi ölçümü için kullanılır. 4. LiDAR (Işık Algılama ve Aralık Belirleme): Lazer darbelerinden yararlanarak arazi özelliklerinin, bitki örtüsünün ve insan yapımı yapıların ayrıntılı 3 boyutlu temsillerini oluşturur. 5. Hiperspektral Uzaktan Algılama: Elektromanyetik spektrumun çok sayıda dar ve bitişik bantları boyunca veri yakalar, malzemelerin spektral imzalarına dayalı olarak tanımlanmasına ve karakterizasyonuna olanak tanır. Ayrıca, pasif ve aktif enerji sistemleri kullanılarak yapılan uzaktan algılamalar da vardır.

Assuva Savunma Sanayi, yerli üretim yer altı görüntüleme sistemleri ve metal dedektörleri geliştirmekte ve üretmektedir. Başlıca faaliyetleri: Askeri alanda: Gömülü mühimmat ve patlayıcı maddeleri tespit eden cihazlar üretmek. Bilimsel çalışmalarda: Arkeolojik kazılarda kayıpların en aza indirilerek zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlamak. Diğer alanlarda: Define arama, madencilik ve su altı arama kurtarma çalışmalarında kullanılmak üzere cihazlar geliştirmek. Assuva Savunma Sanayi'nin ürünleri, Türkiye ve dünya pazarında satışa sunulmaktadır.

LiDAR (Light Detection and Ranging), lazer ışınlarını kullanarak nesnelerin ölçüm aleti arasındaki uzaklığını ölçen bir uzaktan algılama teknolojisidir. LiDAR'ın başlıca kullanım alanları şunlardır: Tarım: Tarım alanlarının yüksek doğrulukla sayısal yükseklik bilgisini elde ederek verimliliği artırır. Ormancılık: Orman alanlarının planlanması ve yönetiminde, ağaç sayısını ve biyo-kütle hacmini tespit eder. Hava Kirliliği: Havadaki kirleticilerin varlığını ve oranını belirler. Su Baskın ve Akış Modelleri: Nehir yataklarının durumunu ve su akış çizgilerini analiz eder. Ulaşım: Yolların ve çevresinin durumunu tespit eder, otonom araçların güvenli navigasyonunu sağlar. Arkeoloji: Gömülen yapıları bitki örtüsünün altından "görmeyi" sağlar. Akıllı Telefonlar ve Robotik: 3D modellemeler yaparak tasarım ve artırılmış gerçeklik uygulamaları için veri sağlar.

Spatial çözünürlük ve radiometric çözünürlük, uzaktan algılama sistemlerinde iki farklı çözünürlük türüdür. Spatial çözünürlük, bir görüntüdeki detayların ayırt edilebilme gücünü, yani sensörün yeryüzündeki nesneleri ne kadar net görebileceğini ifade eder. Radiometric çözünürlük ise, bir algılayıcının elektromanyetik enerjinin büyüklüğüne karşı duyarlılığını, yani radyan enerjinin ne kadar ince farklarını ayırabileceğini tanımlar.

Fotogrametri ve uzaktan algılama arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Veri Toplama Yöntemi: - Fotogrametri: Nesnelerin fotoğraflarından ölçüm yaparak üç boyutlu (3B) modeller oluşturur. - Uzaktan Algılama: Elektromanyetik spektrumun farklı bantlarındaki yansımaların veya emisyonların analiz edilmesiyle nesnelerin özelliklerini belirler. 2. Amaç ve Kullanım: - Fotogrametri: Yüksek hassasiyetli haritalar ve 3B modeller üretmek için kullanılır. - Uzaktan Algılama: Geniş alanların izlenmesi, doğal kaynakların yönetimi, çevresel değişimlerin takibi gibi daha genel gözlem ve analiz amaçları için kullanılır. 3. Veri Türü: - Fotogrametri: Yüksek çözünürlüklü görüntüler ve fotoğraflar kullanır. - Uzaktan Algılama: Spektral veriler, termal görüntüler, radar verileri gibi çeşitli veri türlerini kullanır. 4. Çözünürlük ve Hassasiyet: - Fotogrametri: Çok yüksek mekânsal çözünürlük ve geometrik doğruluk gerektirir. - Uzaktan Algılama: Genellikle geniş alanları kapsayan, ancak mekânsal çözünürlük açısından daha esnek verilerle çalışır.

Ormancılıkta uzaktan algılama, ormanların izlenmesi, analiz edilmesi ve yönetilmesi için uydu, uçak, insansız hava aracı (İHA) ve yer tabanlı platformlara monte edilen sensörler aracılığıyla veri toplama sürecidir. Bu yöntem, aşağıdaki alanlarda kullanılır: - Orman örtüsünün haritalanması: Orman türlerinin belirlenmesi ve ormansızlaşma veya orman yangınları gibi rahatsızlık modellerinin değerlendirilmesi. - LiDAR (Işık Algılama ve Uzaklık Belirleme): Gölgelik yüksekliği, biyokütle ve bitki örtüsü dahil olmak üzere ormanların üç boyutlu yapısının ölçülmesi. - Orman envanterinin çıkarılması: Kereste hacmi, biyokütle ve karbon tutma potansiyelinin tahmin edilmesi. - Orman sağlığı ve canlılığının değerlendirilmesi: Kuraklık, hastalık ve böcek istilası gibi stres faktörlerinin etkilerinin izlenmesi. - Arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişikliklerinin izlenmesi: Ormansızlaşma eğilimlerinin, kentsel saldırıların ve tarımsal uygulamalardaki değişikliklerin tespiti.

Uzaktan algılama ile şehirsel büyüme, uydu görüntüleri ve diğer uzaktan algılama verileri kullanılarak belirlenir. Bu süreçte aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Görüntü Ön İşleme: Mevcut uydu görüntüsü üzerinden gerekli ön işleme işlemleri yapılır. 2. Segmentasyon: Çalışma alanına ait yersel veri ve vektör bilgisi kullanılarak görüntü segmentlere ayrılır. 3. Sınıflandırma: Segmentlerin sınıflandırılması yapılır ve bu sayede tarım alanları, ormanlık alanlar, su kütleleri, kentleşme bölgeleri gibi farklı arazi tipleri belirlenir. 4. Çok Kriterli Analiz: CBS ortamında, ekolojik ve mevcut alan kullanımlarının yakınlık kriterleri dikkate alınarak en uygun alan kullanımı ataması yapılır. Bu yöntemler, şehirlerin büyüme eğilimlerini, nüfus yoğunluğunu, trafik akışını ve diğer altyapı unsurlarını analiz ederek şehir planlamasında kullanılır.

Uzaktan algılamada kullanılan sensörler pasif ve aktif olmak üzere ikiye ayrılır: Pasif sensörler, güneş ışığının etkisiyle nesneden yansıyan enerjiyi kullanır. Aktif sensörler ise nesneye öncelikle bir enerji gönderir, daha sonra bu enerjinin geri dönüşünü ölçer.

Karbon yutağı oranı, ekosistemlerin atmosferden ne kadar karbondioksit (CO₂) çektiğini ve depoladığını ifade eder ve çeşitli yöntemlerle hesaplanır: 1. Uzaktan Algılama ve Uydu Teknolojileri: Uydular, büyük alanlardaki yeşil örtüyü izleyerek ve fotosentez oranlarını belirleyerek karbon yutak oranlarını hesaplar. 2. Arazi Ölçümleri ve Modelleme: Toprak örnekleri ve bitki örtüsü ölçümleri, laboratuvar analizleri ve ekosistem modelleri kullanılarak daha ayrıntılı veriler elde edilir. 3. Otomatik İstasyonlar ve Sensörler: Karbon yutaklarının doğrudan izlenmesi için çeşitli sensörler ve otomatik istasyonlar kullanılır; bu cihazlar CO₂ konsantrasyonlarını ölçer ve zaman içinde değişimleri kaydeder. Ayrıca, GHG (Greenhouse Gas) Protokolü ve ISO 14064 standardı gibi metodolojiler de karbon yutağı hesaplamalarında kullanılır.

Uzaktan algılama, bir nesne veya alanın fiziksel temas olmadan gözlemlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir.

Heyelan en çok doğa fotoğrafları ve bilim fotoğrafları kategorilerinde görülen fotoğraflarda yer alır. Ayrıca, heyelan duyarlılık haritaları ve uzaktan algılama görüntüleri de heyelanın sıkça görüldüğü fotoğraf türleri arasındadır.

Uzaktan algılamada en önemli sorulardan biri, hedef cismin özelliklerinin uzaktan nasıl belirleneceğidir. Diğer önemli sorular arasında: - Ne tür bir ışınım formunun kullanıldığı; - Bu ışınımın nasıl toplandığı ve kaydedildiği; - Görüntünün ölçeği; - Kaydedilen detayların büyüklükleri ve yansıtım değerleri yer alır.

Uzaktan algılamada raster ve vektörel veri iki farklı veri modelidir. Raster veri, ızgara yapısında belirli aralıkla örneklenmiş, coğrafi bileşenleri olan veri modelidir. Vektör veri ise nokta, çizgi ve poligonlarla uzamsal verilerin temsil edilmesini sağlar.

Uzaktan algılamanın çalışma prensibi, yeryüzündeki nesneleri ve olayları uzaktan veri toplayarak gözlemleme ve analiz etme esasına dayanır. Bu süreç şu temel prensiplere göre işler: 1. Veri Toplama: Uydu veya hava araçları gibi platformlardan çeşitli sensörler aracılığıyla görüntü veya veri toplanır. 2. Veri İşleme: Toplanan veriler, analiz edilmeden önce işlenir. 3. Veri Analizi: İşlenmiş veriler, belirli bir amaca yönelik olarak analiz edilir. 4. Sonuçların Yorumlanması: Analiz edilen veriler, çeşitli karar destek sistemleri ve haritalama uygulamaları için kullanılır.

Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) farklı ancak birbirini tamamlayan iki kavramdır: 1. Uzaktan Algılama: Yeryüzündeki nesnelerin özelliklerini, uydu veya uçaklar üzerindeki sensörler yardımıyla, fiziksel temas olmaksızın uzaktan ölçmeyi içerir. 2. Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS): Yeryüzüne ait bilgileri toplamak, saklamak, analiz etmek ve kullanıcıya sunmak için bir bütünlük içerisinde çalışan bir bilgi sistemidir. Özetle, uzaktan algılama veri toplama yöntemini, CBS ise bu verilerin işlenmesini ve yönetilmesini sağlar.

Mobil mapping yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Gerekli Ekipmanın Temini: Mobil mapping için araçlar, genellikle GNSS, fotografik, lazer, radar veya LiDAR gibi uzaktan algılama sistemleriyle donatılmış mobil araçlar (arabalar, dronlar, tekneler, trenler vb.) kullanılır. 2. Yazılım Seçimi: AutoDesk, Gexcel Reconstructor, Bentley MicroStation gibi çeşitli haritalama yazılımları veya Leica Pegasus, Trimble MX50, Lynx H2600, Reigl VMY-2, Mosaic Viking gibi özel mobil mapping sistemleri kullanılabilir. 3. Veri Toplama: Mobil araç, belirlenen güzergah boyunca hareket ederken, algılayıcılar aracılığıyla coğrafi veriler toplanır. 4. Veri İşleme: Toplanan veriler, haritalama yazılımı kullanılarak işlenir, analiz edilir ve haritalar oluşturulur. 5. Paylaşım ve Kullanım: Oluşturulan haritalar, çeşitli platformlarda paylaşılabilir ve farklı amaçlarla kullanılabilir, örneğin şehir planlaması, afet yönetimi, çevre izleme.

CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) görüntü servisleri şunlardır: 1. Uydu Görüntüleri: Uzaktan algılama teknolojileri ile elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntüler. 2. Hava Fotoğrafları: Uçak veya insansız hava araçları (İHA) tarafından çekilen fotoğraflar. 3. Sensör Verileri: Çevreyi izlemek ve veri toplamak için kullanılan sensörlerden gelen bilgiler. 4. Harita Verileri: Haritalar, GPS verileri ve mevcut veri tabanlarından alınan bilgiler. Bu servisler, CBS sistemlerinin veri toplama ve analiz süreçlerinde kullanılır ve çeşitli alanlarda (çevre izleme, şehir planlaması, tarım vb.) önemli çözümler sunar.

Kuraklık haritası yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Kuraklık haritaları için gerekli veriler, uydu görüntüleri, uzaktan algılama verileri ve meteorolojik kayıtlar gibi çeşitli kaynaklardan toplanır. 2. Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) Kullanımı: Toplanan veriler, CBS yazılımları kullanılarak işlenir ve mekansal bir veri tabanında saklanır. 3. Haritalama Yöntemleri: Haritalar, Standart Yağış İndeksi (SPI), De Martonne Kuraklık İndeksi, Normalin Yüzdesi İndeksi (PNI) gibi çeşitli kuraklık indeksleri kullanılarak oluşturulur. 4. OpenLayers Kütüphanesi: Haritaların web tabanlı olarak sunulması için OpenLayers gibi esnek ve kullanıcı dostu javascript kütüphaneleri kullanılabilir. 5. Güncel Tutma: Haritalar, yeni veriler ve değişen koşullar ışığında düzenli olarak güncellenir. Bu süreçte GeoServer ve PostGIS gibi yazılımlar da önemli rol oynar.

Uzaktan algılama ve Lolo Kablo Test Cihazı farklı kavramlardır: 1. Uzaktan Algılama: Yeryüzünden belirli uzaklıkta, atmosferde veya uzayda hareket eden platformlara yerleştirilmiş ölçüm aletleri aracılığıyla, objelerle fiziksel temasa geçmeden, yeryüzü ve nesneleri hakkında bilgi alma ve bunları değerlendirme tekniğidir. 2. Lolo Kablo Test Cihazı: Anten, telefon ve data hatlarının sürekliliğini ve bağlantı doğruluğunu test etmek için kullanılan, 220V akıma dayanıklı, sinyal kaybı ve hatalı bağlantıları tespit eden bir cihazdır.

Uzaktan Algılama'da kullanılan veri sınıfları şunlardır: 1. Grafik Veriler: Coğrafi Bilgi Sistemleri'nde (CBS) daha çok vektör yapıda olan veriler. 2. Raster Veriler: Uydu görüntüleri gibi, uzaktan algılamada veriler raster formatındadır. Ayrıca, uzaktan algılamada kullanılan diğer veri sınıfları şunlardır: 3. Kontrollü ve Kontrolsüz Sınıflandırma Verileri: Uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kullanılan yöntemler. 4. Derin Öğrenme Verileri: Uzaktan algılama verilerinin otomatik sınıflandırılmasında kullanılan makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları ile elde edilen veriler.