UzaktanAlgılama

MWIR spektrumu, orta dalga boylu kızılötesi (Mid-Wave Infrared) spektrumunu ifade eder ve 3 ila 8 mikrometre arasındaki dalga boylarını kapsar. Bu spektrum, termal görüntüleme ve uzaktan algılama gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır. MWIR radyasyonunun bazı özellikleri: Atmosferik absorpsiyon: Su buharı ve karbondioksit gibi atmosferik gazlar tarafından kısmen emilir. Emisyon: Nesnelerin termal enerjisi nedeniyle yayılır ve nesnenin sıcaklığı ile doğrudan ilişkilidir. Malzeme etkileşimi: MWIR radyasyonu, belirli malzemelerin benzersiz absorpsiyon ve yansıma özelliklerine sahiptir.

RCDT (Relational Change Detection Transformer) Japon dilinde değil, uzaktan algılama değişim tespiti görevlerinde kullanılan bir derin öğrenme tabanlı çerçevedir. İşlevi: RCDT, çok çözünürlüklü görüntülerdeki değişimlerin verimli ve yüksek doğrulukla tespitini sağlar. Bileşenleri: RCDT, ağırlık paylaşan bir Siamese Backbone, ilişkisel çapraz dikkat modülü (RCAM) ve yüksek çözünürlüklü kısıtlamalarla son iyileştirmeleri gerçekleştiren bir Özellikler Kısıtlama Modülü (FCM) içerir.

UZAL-CBS (Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri) sempozyumunda işlenen konular şunlardır: 1. 3B Modelleme. 2. Algılama Sistemleri (Optik, SAR/InSAR, Lazer/Lidar). 3. Arkeoloji. 4. Bilgi İçeriği Belirleme. 5. Bilgisayarlı Görü. 6. Büyük Veri ve Veri Analitiği. 7. CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri). 8. Çevresel Gözlem. 9. Değişim Belirleme. 10. Dijital Görüntü İşleme. 11. Doğal Kaynaklar ve Biyoçeşitlilik. 12. Eğitim ve Yasal Mevzuatlar. 13. GNSS (Küresel Navigasyon Uydu Sistemi). 14. Hidroloji. 15. Hiperspektral Veri. 16. İklim Değişimi. 17. İnsansız Hava/Su-üstü/Su-altı Araçları. 18. Jeoloji/Hidrojeoloji. 19. Kadastro ve İmar Uygulamaları. 20. Kent Bilgi Sistemleri. Bu konular, UZAL-CBS sempozyumlarının genel çerçevesini oluşturmakta olup, her sempozyumda farklı alt başlıklar da ele alınabilir.

CBS'de arazi örtüsü sınıflandırması çeşitli yöntemler kullanılarak yapılır: 1. Denetimli Sınıflandırma: Bu yöntem, spektral imzalara dayalı olarak arazi örtüsü türlerini sınıflandırmak için eğitim örneklerinin kullanılmasını içerir. 2. Denetimsiz Sınıflandırma: Önceden bilgi olmadan piksellerin spektral özelliklerine göre kümelenmesini içerir. 3. Nesne Tabanlı Sınıflandırma: Arazi örtüsü özelliklerinin mekansal ve bağlamsal bilgilerini dikkate alır ve sınıflandırma için homojen nesneler oluşturur. 4. Uzaktan Algılama: Uydu görüntüleri ve diğer uzaktan algılama verileri kullanılarak arazi örtüsü türleri belirlenir. Ayrıca, CORINE gibi standart sınıflandırma sistemleri de kullanılır ve bu sistemler Avrupa'nın arazi örtüsü ve kullanımı hakkında veri sağlar.

Uzaktan algılama, bir nesne veya alanın fiziksel temas olmadan gözlemlenmesi ve analiz edilmesi sürecidir. Çalışma şekli şu aşamalardan oluşur: 1. Enerji Kaynağı: Güneş, uzaktan algılama için başlıca enerji kaynağıdır. 2. Atmosfer ve Hedefle Etkileşim: Enerji, atmosfere girdikten sonra yeryüzüne ulaşır ve hedefle etkileşime girer. 3. Enerjinin Algılanması: Hedef tarafından yayılan veya yansıyan enerji, uydu, uçak veya dronlara monte edilen sensörler tarafından algılanır. 4. Veri İşleme: Algılanan enerji verileri, bilgisayarlar tarafından işlenir ve analiz edilir. Bu süreç, elektromanyetik dalgaların yansıması veya yayılması prensibi üzerine kuruludur ve elde edilen bilgiler, çevresel izleme, tarım, şehir planlama ve afet yönetimi gibi çeşitli alanlarda kullanılır.

Uzaktan algılamada enerji kaynağı genellikle güneş'tir. Bunun yanı sıra, aktif uzaktan algılama sistemleri kendi enerjilerini üretirler (örneğin, radarlar).

Uzaktan algılama raster verileri, uydu görüntüleri üzerinde yapılan işlemler sonucu elde edilen piksel tabanlı dijital veri türüdür. Bu veriler, haritalar oluşturmak, arazi kullanım modellerini değerlendirmek, çevresel değişiklikleri izlemek gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır.

Uzaktan algılama veri modelleri üç ana yöntemle oluşturulur: 1. Ladar: Lazer darbeleri kullanarak noktaların yerini belirler ve yüksek doğruluklu veriler toplar. 2. İnterferometrik Sentetik Açıklık Radyo Yansıması (InSAR): Radyo dalgaları ile yüzey modeli oluşturur ve yeryüzünün hareketlerini izler. 3. Fotogrametri: Fotoğrafların analizi ile yüzey modelleri oluşturur. Ayrıca, Python kullanılarak da uzaktan algılama verileri ile yüzey modelleme yapılabilir; bu süreçte GDAL, NumPy, matplotlib, Basemap ve PIL gibi modüller kullanılır.

Mekânsal bilgi teknolojilerinin bileşenleri şunlardır: 1. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS): Mekânsal verilerin toplanması, depolanması, analizi ve görselleştirilmesi için kullanılan yazılım ve donanım sistemi. 2. Uzaktan Algılama (UA): Yeryüzündeki nesneler ve olaylar hakkında bilgi toplamak için uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve radar verileri gibi teknolojilerin kullanılması. 3. Küresel Konumlama Sistemleri (GPS): Dünya üzerindeki herhangi bir noktada kesin konum belirlemek için uydu tabanlı sistem. 4. Coğrafi Veri Altyapıları: Mekânsal veri yönetimi için gerekli olan standartlar, protokoller ve teknolojiler. 5. Kullanıcı: CBS uygulamalarının başarısında kritik rol oynayan, sistemi organize eden ve yöneten kişi.

Radyometrik düzeltme, LCL2 bağlamında, atmosferik etkilerden kaynaklanan piksel parlaklık değerlerindeki hataları ortadan kaldırmak için uygulanması gereken bir işlem adımıdır. Bu düzeltme, verilerin daha doğru ve güvenilir olmasını sağlar, böylece uzaktan algılama ve görüntü analizi gibi alanlarda daha iyi sonuçlar elde edilir.

Yapay Açıklıklı Radar İnterferometrisi (InSAR), uzaktan algılamada kullanılan jeodezik bir radar tekniğidir. Bu teknik, uydu arasındaki dalgaların fazındaki farklılıkları temel alarak iki veya daha fazla sentetik açıklıklı radar (SAR) görüntüsünü kullanır. InSAR, belirli bir zaman aralığında, her türlü hava koşulunda, geniş alanlarda (100 km) ve cm hassasiyetinde ölçüm olanakları sağlar.

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama birçok alanda kullanılmaktadır: 1. Şehir Planlama: Trafik yönetimi, altyapı izleme ve enerji tüketimi analizleri gibi şehir yönetimi alanlarında kullanılır. 2. Tarım ve Orman Yönetimi: Toprak nemi, bitki sağlığı ve su kaynaklarının durumunu izlemek için kullanılır. 3. Çevre İzleme: Orman yangınları, sel ve kuraklık gibi doğal felaketlerin izlenmesinde kullanılır. 4. Afet Yönetimi: Afet durumlarında hızlı veri toplama ve analiz yaparak afet yönetimi süreçlerini iyileştirir. 5. Jeolojik ve Madencilik Araştırmaları: Yeraltı kaynaklarının araştırılması ve jeolojik haritaların oluşturulması için kullanılır. 6. İklim Değişikliği: İklim değişikliği ve atmosferik olayların izlenmesi için uydu görüntüleri kullanılır.

Spektral sınıflandırma, uzaktan algılama görüntülerindeki pikselleri spektral özelliklerine göre sınıflandırma işlemidir. Kontrollü sınıflandırma adımları şunlardır: 1. Kontrol bölgelerinin seçimi: Sınıflandırılacak görüntü üzerinde, bilinen yeryüzü örtü tiplerini temsil eden kontrol bölgeleri belirlenir. 2. Eğitim örneklerinin oluşturulması: Her sınıf için, kontrol bölgelerinden alınan piksellerle eğitim sınıfları oluşturulur. 3. Sınıflandırma: Eğitim örneklerinden elde edilen spektral imzalar kullanılarak, görüntüdeki her piksel en benzer olduğu sınıfa atanır. Kontrolsüz sınıflandırma ise şu şekilde yapılır: 1. Kümeleme algoritmaları: Benzer spektral değerlere sahip pikseller gruplandırılır ve bu gruplar, yersel verilerle karşılaştırılarak sınıflara ayrılır. 2. Yorumlama: Sınıflar, bölgeye ait haritalar veya yersel bilgiler yardımıyla gerçek özellikleri belirlenerek etiketlenir ve renklendirilir.

Uzaktan Algılama dersi, konunun karmaşıklığı ve gerektirdiği teknik bilgiler nedeniyle bazı öğrenciler için zor olabilir. Bu ders, genellikle elektromanyetik radyasyon, görüntü yorumlama, veri analizi ve programlama gibi ileri düzey konuları içerir. Ancak, dersin zorluğu, öğrencinin ön hazırlık seviyesine, öğrenme hızına ve ilgi alanına göre değişebilir. Dersi daha kolay hale getirmek için, temel prensipleri ve teknolojileri öğrenmek, ilgili yazılım araçlarını kullanmak ve kurslara katılmak faydalı olabilir.

Uzaktan algılama harita ofisleri, çeşitli alanlarda veri toplama, analiz etme ve haritalama hizmetleri sunar. Bu ofislerin yaptığı işler arasında şunlar yer alır: Veri Toplama: Uydu veya hava araçları gibi platformlardan görüntü veya veri toplama. Veri İşleme: Toplanan verilerin düzeltilmesi, filtrelenmesi ve sınıflandırılması gibi tekniklerle işlenmesi. Veri Analizi: İşlenmiş verilerin belirli bir amaca yönelik olarak yorumlanması ve anlamlandırılması. Haritalama: Analiz edilen verilerin haritalar üzerinde gösterilmesi ve karar destek sistemleri için kullanılması. Uzaktan algılama hizmetleri, tarım, orman yönetimi, çevresel izleme, şehir planlaması ve afet yönetimi gibi birçok alanda kullanılır.

Mekânsal bilgi teknolojileri dört ana bileşene ayrılır: 1. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS): Mekânsal verilerin toplanması, depolanması, analizi ve görselleştirilmesi için kullanılan yazılım ve donanım sistemleri. 2. Uzaktan Algılama (UA): Yeryüzündeki nesneler ve olaylar hakkında bilgi toplamak için uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve radar verileri gibi teknolojilerin kullanılması. 3. Küresel Konumlama Sistemleri (GPS): Dünya üzerindeki herhangi bir noktada kesin konum belirlemek için uydu tabanlı sistem. 4. Coğrafi Veri Altyapıları: Mekânsal veri yönetimi için gerekli olan standartlar, protokoller ve teknolojiler.

Raster veri modeli, coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama gibi mekânsal veri işleme bilimlerinde kullanılan piksel temelli bir veri modelidir. Özellikleri: - Hücreler veya pikseller: Veriler, aynı boyuttaki hücrelerin bir araya gelmesiyle temsil edilir. - Çözünürlük: İki piksel karesi arasındaki yatay mesafeyi ifade eder. - Numerik değer: Her hücre, bir değer veya özellik (örneğin, sıcaklık, renk) temsil eden numerik bir değere sahiptir. Kullanım alanları: - Dijital yükseklik modelleri. - Uydu görüntüleri. - Arazi kullanım verileri. - İklim verileri.

Ormancılıkta uzaktan algılama yöntemleri şunlardır: 1. Optik ve Radar Görüntüleme: Optik uydu görüntüleri ile orman örtüsünün durumu izlenirken, radar görüntüleri bulutlu havalarda bile ormanları izlemeyi mümkün kılar. 2. Termal Görüntüleme: Orman yangınlarının erken tespiti ve yayılma hızının belirlenmesi için termal uydu görüntüleri kullanılır. 3. Multispektral ve Hiperspektral Görüntüleme: Orman biyoçeşitliliği ve bitki türlerinin dağılımı haritalanır. 4. LiDAR (Işık Algılama ve Uzaklık Belirleme): Lazer darbeleri kullanarak gölgelik yüksekliği, biyokütle ve bitki örtüsü gibi ormanların üç boyutlu yapısını ölçer. 5. İnsansız Hava Araçları (Drone'lar): Yüksek çözünürlüklü fotoğraflar ve sensörler ile donatılan drone'lar, orman sağlığını izleme ve müdahale süreçlerinde kullanılır. Bu yöntemler, ormanların izlenmesi, ormansızlaşmanın tespiti ve sürdürülebilir yönetim kararlarında önemli rol oynar.

İTÜ Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Merkezi (UHUZAM), aşağıdaki uyduları kullanmaktadır: SPOT-2 ve SPOT-4; RADARSAT-1; ERS-2; NOAA-11 ve NOAA-14; METEOSAT; Pleiades ve WorldView-2 (WV-2) (İzmir depreminin ardından görüntü almak için).

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) hesaplamak için aşağıdaki formül kullanılır: NDVI = (NIR – Red) / (NIR + Red). Burada, NIR yakın-kızılötesi yansıtmayı, Red ise kırmızı yansıtmayı temsil eder. Bu formül, uydu görüntüleri veya hava fotoğrafları gibi uzaktan algılama verileriyle hesaplanır ve değerler -1 ile 1 arasında değişir.