UzaktanAlgılama

Uzaktan algılamada enerji kaynağı, güneş veya yapay bir güç kaynağı olabilir. Pasif sistemler, güneş enerjisini kullanır ve herhangi bir enerji üretmez. Aktif sistemler, kendi enerjilerini üretir.

Uzaktan algılama veri modelleri, kullanılan çözünürlük ve spektral özelliklere göre çeşitli türlere ayrılır. Uzaktan algılama veri modelleri arasında şunlar bulunur: Mekansal çözünürlük: Yeryüzündeki nesnelerin geometrik olarak ayırt edilebilecek en küçük boyutudur. Spektral çözünürlük: Verideki spektral band sayısı ve band genişlikleridir. Radyometrik çözünürlük: Verinin parlaklık değerlerindeki ayrıntıdır. Zamansal çözünürlük: Görüntünün toplanma sıklığıdır. Ayrıca, uzaktan algılama sistemleri kullanılan enerjiye göre aktif veya pasif olarak da sınıflandırılabilir.

Mekânsal bilgi teknolojilerinin bileşenleri şunlardır: Kullanıcı/İnsan. Veri. Donanım. Yazılım. Yöntem.

Yapay açıklıklı radar interferometrisi (InSAR), yeryüzü topografyasının ve deformasyonun belirlenmesi için kullanılan, yersel ölçümlere ihtiyaç duymayan bir jeodezik tekniktir. InSAR, iki veya daha fazla sentetik açıklıklı radar (SAR) görüntüsünün faz farklarını analiz ederek, milimetre düzeyinde yüzey hareketlerini tespit eder. InSAR tekniğinin doğru çalışabilmesi için, aynı bölge üzerinden alınan iki radar görüntüsünün, çok az farklı görüntüleme açıları kullanılarak çekilmesi gerekir.

Spektral sınıflandırma, uzaktan algılama yöntemlerinde, nesnelerin farklı spektral yansımalarına dayanarak yapılır. Bu süreçte genellikle şu adımlar izlenir: 1. Eğitimli (Supervised) Sınıflandırma: Eğitim alanlarının belirlenmesi. Sınıflandırma. Çıktı. 2. Eğitimsiz (Unsupervised) Sınıflandırma: Veri kümeleme. Yeryüzü gerçeğiyle eşleştirme. Sınıflandırma için Minimum Uzaklık, Paralelyüz, Maksimum Olabilirlik gibi yöntemler kullanılabilir. Ayrıca, Obje Tabanlı Sınıflandırma yöntemlerinde, spektral bilgilerin yanı sıra nesnelerin şekli, dokusu ve mekânsal ilişkileri de dikkate alınır.

CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) ve uzaktan algılama çeşitli alanlarda kullanılır: Çevre izleme ve doğal afet yönetimi. Habitat izleme ve biyoçeşitlilik araştırmaları. Tarım ve bitki sağlığı izleme. Şehir planlama ve altyapı yönetimi. Jeolojik ve madencilik araştırmaları. İklim değişikliği ve atmosfer izleme. Haritacılık. Hidroloji. Ormancılık.

Uzaktan Algılama dersinin zorluğu, kişinin konuya olan aşinalığına ve öğrenme hızına bağlıdır. Uzaktan Algılama dersi genel olarak şu konuları içerir: Elektromanyetik spektrum ve algılayıcılar. Uzaktan algılamanın temel özellikleri. Görüntüleme teknolojileri. Veri analizi ve yorumlama. Bu konuları öğrenmek için çevrimiçi kurslar, ders kitapları, web seminerleri ve öğreticiler gibi kaynaklar kullanılabilir. Eğer uzaktan algılama teknolojilerinin temel prensiplerini ve kavramlarını anlamak için gerekli ön bilgiye sahipseniz, dersi anlamak daha kolay olacaktır. Ancak, atmosferik koşullar, sensör sınırlamaları ve veri işleme gibi konular karmaşık olabilir ve uzmanlık gerektirebilir.

Uzaktan algılama harita ofisleri, uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve diğer sensörler aracılığıyla elde edilen verileri analiz ederek çeşitli hizmetler sunar. Bu ofislerin yaptığı bazı işler şunlardır: Arazi kullanımı ve değişim analizi. Orman, tarım ve su kaynakları izleme. Şehirleşme ve yapılaşma takibi. LIDAR ve fotogrametri tabanlı harita üretimi. Bu ofisler, tarım, çevre, maden, şehir planlaması gibi birçok alanda hizmet verir. Ayrıca, uzaktan algılama harita ofislerinde çalışan harita mühendisleri; arazilerin ölçümü, haritalanması, coğrafi bilgi sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama verilerinin işlenmesi gibi görevlerde bulunur.

Mekânsal bilgi teknolojileri, üç ana bileşene ayrılır: 1. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS). 2. Küresel Konumlama Sistemi (GPS). 3. Uzaktan Algılama (UA). Bu teknolojiler, coğrafi verilerin toplanması, analizi ve görselleştirilmesinde kullanılır.

Raster veri modeli, coğrafi bilgi sistemleri ve uzaktan algılama gibi mekânsal veri işleme bilimlerinde kullanılan, piksel temelli bir veri modelidir. Raster verilerin bazı özellikleri: Temsil: Raster veriler, hücre veya piksellerin bir ızgarasıyla temsil edilir. Kullanım: Kullanımı pratik ve basittir, ancak saklama alanı açısından büyüktür. Hassasiyet: Vektör verilere göre daha az hassastır, çünkü sadece ızgara hücrelerinin çözünürlüğünde değerleri temsil edebilirler. Düzenleme: Raster veriler, genellikle daha kolay düzenlenebilir ve bakımı yapılabilir. Örnekler: Hava fotoğrafları, uydu görüntüleri, taranmış kâğıt haritalar. Raster verilerin hücre büyüklüğü ile çözünürlüğü arasında ters orantı vardır; hücre büyüklüğü ne kadar küçükse, çözünürlük ve detay bilgisi o kadar fazladır.

İTÜ UHUZAM (Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Merkezi), aşağıdaki uydulardan veri kullanmaktadır: SPOT-2, SPOT-4, SPOT-5, SPOT-6; RADARSAT-1; ERS-2; NOAA-11, NOAA-14; METEOSAT.

Harita partneri, genellikle Google ile işbirliği yaparak işletmelere çeşitli hizmetler sunar. Bu hizmetler arasında: Coğrafi veri yönetimi: İşletmelerin coğrafi verilerini daha etkin bir şekilde yönetmelerine yardımcı olur. Rota optimizasyonu: Rota belirleme ve optimizasyon işlemleri yapar. API kullanımı: Google Maps API hizmetlerini kullanarak özel uygulamalar geliştirir ve teknik destek sağlar. Eğitim: Google Maps API kullanımına ilişkin eğitimler verir. Maliyet optimizasyonu: Yüksek maliyetli API kullanımlarını optimize eder. Harita partnerleri, işletmelerin pazarlama stratejilerini daha etkili hale getirmelerine ve kullanıcı deneyimini iyileştirmelerine yardımcı olur.

Radyometrik düzeltme, uzaktan algılanan görüntülerdeki aydınlanma, atmosferik etkiler ve algılayıcı kaynaklı hataları gidermek için yapılan bir işlemdir. Bu işlem genellikle şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Sensör Kalibrasyonu: Ölçülen sinyalin kalibre edilmesi. 2. Atmosferik Düzeltme: Güneş'in açısal yüksekliği ve yeryüzüne olan uzaklığına bağlı düzeltmeler. 3. Topoğrafik Düzeltme: Arazi yüzeyinin eğim ve yükseklik farklılıklarından kaynaklanan hataların düzeltilmesi. 4. Radyometrik Gürültü Giderme: Sensördeki düzensizlikler veya bozulmalardan kaynaklanan gürültünün ortadan kaldırılması. Bu işlemler, genellikle uzaktan algılama yazılımları veya Matlab, Python gibi programlama dilleri kullanılarak yapılır.

Uzaktan algılama ile harita yapımı şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Hava Fotoğraflarının Toplanması: Yeryüzünden belirli bir yükseklikte çekilen güncel hava fotoğrafları toplanır. 2. Ortorektifikasyon: Hava fotoğraflarındaki geometrik bozulmalar giderilerek, fotoğraflar harita koordinat sistemine oturtulur. 3. Sayısal Yükseklik Modeli (DEM) Oluşturma: Düzeltilen fotoğraflar kullanılarak alanın sayısal yükseklik modeli elde edilir. 4. Planimetrik Obje Sayısallaştırma: ArcView 3.2 gibi yazılımlar kullanılarak, alandaki planimetrik objeler sayısallaştırılır ve halihazır görünüm oluşturulur. 5. 3D Modelleme: Alanın üç boyutlu modellemesi yapılır. Ayrıca, uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) entegrasyonu ile daha karmaşık analizler ve veri yönetimi de mümkündür.

Sert karasal iklimin haritası çeşitli yöntemlerle çizilebilir: 1. İklim Sınıflandırma Sistemleri: Köppen ve Thornthwaite gibi iklim sınıflandırma sistemleri kullanılarak, iklim tipleri belirlenip haritalar oluşturulabilir. 2. Uzaktan Algılama: Uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları ile iklimsel veriler toplanarak sert karasal iklim bölgeleri haritalanabilir. 3. İstatistiksel Analiz: Sıcaklık ve yağış verileri üzerinde yapılan istatistiksel analizler, iklim haritalarının oluşturulmasında önemli bir rol oynar. Ayrıca, Google Haritalar gibi platformlarda da çizgi ve şekil çizerek sert karasal iklim bölgelerini işaretlemek mümkündür.

Uzaktan algılama, çeşitli alanlarda önemli verilerin elde edilmesini sağlar ve aşağıdaki uygulamalarda kullanılır: 1. Tarım: Mahsul sağlığının değerlendirilmesi, sulama gereksinimlerinin belirlenmesi ve bitki stresinin izlenmesi. 2. Orman Yönetimi: Orman alanlarının izlenmesi, ağaç türlerinin belirlenmesi ve orman yangınları riskinin analizi. 3. Çevresel İzleme: Hava kirliliği, su kalitesi, iklim değişikliği ve biyoçeşitlilik gibi çevresel faktörlerin izlenmesi. 4. Şehir Planlaması ve Yönetimi: Kentleşme, arazi kullanımı değişimleri ve ulaşım planlaması. 5. Afet Yönetimi: Deprem, sel, yangın gibi doğal afetlerin etkilerinin izlenmesi ve acil durum müdahaleleri için bilgi sağlama. 6. Enerji: Enerji tesislerinin izlenmesi ve bakımı, yenilenebilir enerji kaynaklarının takibi. 7. Maden: Mineral keşfi ve çevresel izleme.

ETM kısaltmasının açılımı, kullanıldığı bağlama göre değişiklik gösterebilir: 1. Employee Time Management (Çalışanın Zaman Yönetimi). 2. Enhanced Thematic Mapper (Uzaktan algılamada yüksek çözünürlüklü multispektral görüntü sağlayan bir sensör). 3. Electronic Toll Collection System (Otoyollarda otomatik geçiş ücreti toplama sistemi).

LIDAR (Light Detection and Ranging) teknolojisi, nesnelerin ölçüm aleti arasındaki uzaklığını lazer ışınları kullanarak ölçen bir uzaktan algılama teknolojisidir. LIDAR'ın iş yaptığı bazı alanlar şunlardır: - Topografik haritaların oluşturulması. - Orman alanlarının yönetimi (silvikültürel işlemler, yangınla mücadele planları). - Hava kirliliği tespiti (karbondioksit, sülfür dioksit ve metan gibi kirleticilerin varlığı). - Su baskın ve akış modelleri (nehir yataklarının modellenmesi, afet planlamalarına katkı). - Bina modelleme (3 boyutlu modellemeler). - Ulaşım (yolların ve çevresinin durumu, otonom araçların güvenli seyri). - Akıllı telefonlar (5 metre uzaklık içerisindeki alanın 3 boyutlu modelini üretme). - Robotik (robotların çevreleriyle anlık etkileşime girmesi).

Türkiye orman haritasının yapımı için aşağıdaki yöntemler ve teknolojiler kullanılır: 1. Uzaktan Algılama: Uydu görüntüleri ve hava fotoğrafları kullanılarak ormanların büyüklüğü ve dağılımı hakkında bilgi edinilir. 2. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS): Orman verilerinin haritalanmasında kullanılan yazılımlar, mekansal analiz ve veri yönetimi sağlar. 3. Saha Çalışmaları: Arazi üzerinde yapılan doğrudan incelemelerle orman türleri, yoğunluğu ve sağlık durumu hakkında veri toplanır. Ek olarak, aşağıdaki adımlar da izlenebilir: 1. Veri Entegrasyonu: Farklı kaynaklardan elde edilen veriler CBS platformunda birleştirilerek kapsamlı analizler yapılır. 2. Harita Üretimi: CBS yazılımları, harita üretimini kolaylaştırarak karar verme süreçlerine destek olur. 3. Güncellemeler: Haritalar, yeni veriler ve teknolojik gelişmeler ışığında sürekli güncellenir.