StaMPS ile gerçekleştirilen ERS çalışmaları

Daha önce Bölüm 4.6.1.1'de SarProz yazılımı ile 22 ERS görüntüsü kullanılarak yapılan deformasyon belirleme çalışmaları, aynı zamanda StaMPS yazılımı ile de gerçekleştirilmiştir. StaMPS ile veri işleme aşamalarının detaylarına girmeden (daha önce Bölüm 3.4'de açıklanmış olması sebebiyle), direkt olarak sonuçlar verilerek yorumlanmıştır. Burada amaç SarProz ile elde edilen sonuçların başka bir yazılım kullanılarak doğrulanması ve kırsal alanlardaki düşey yönlü yüzey deformasyonunun özellikle SBAS yöntemi ile ortaya konulmasıdır.

SarProz ve StaMPS, hemen hemen aynı işlevi gören, fakat farklı görüntü işleme algoritma yapılarına sahip yazılımlardır. StaMPS ile yapılan görüntü işleme neticesinde, Konya geneli için SarProz ile elde edilen sonuçlara çok yakın değerlerde deformasyon oranları elde edilmiştir. Ancak Şekil 4.44'de verilen deformasyonun net bir şekilde görülebildiği Çarıklar Fatih Mahallesi örneği SarProz ile elde edemediğimiz bir ayrıntıyı yakalamamızı sağlamıştır. Burada hem yapılaşmanın bulunduğu alan hem de çevresinde yer alan ekili alanlarda yerdeğiştirme tespit edilebilmiştir (Benzer sonuç bir sonraki bölümde anlatılan ve kırsal alanlarda etkili sonuçlar veren ALOS verileri ile de elde edilmiştir). Buradaki örnek bize StaMPS'in aynı zamanda yapılaşma olmayan alanlarda da istenilen sonuçları verebileceğini göstermektedir.

Ancak StaMPS algoritması, sonuçları düzeltmek için kullanılan mekansal faz çözümleme işlemini tam anlamıyla gerçekleştiremediği durumlarda, yer değiştirmelerin olmadığı yerde yanlış sonuçlar da verebilir. Bu örnek için StaMPS'in sonuç doğrulaması havza genelinde gerçekleştirilen TÜBİTAK projesi kapsamında (Üstün ve ark., 2015) elde edilen GPS sonuçları ile de yapılmış ve StaMPS'in verdiği sonucun doğruluğu kanıtlanmıştır. Öte yandan Şekil 4.44, zamansal korelasyonsuzluktan etkilenmeyen sabit yapılaşma bölgesindeki InSAR zaman serileri deformasyonunu göstermekte ve bu nedenle bilgiler doğrudan yakın çevredeki GPS istasyonlarından elde edilen sonuçlar ile karşılaştırılabilmektedir. Bu uygulamada deformasyonun büyüklüğü Çarıklar Fatih bölgesi için yıllık -12 mm'ye kadar ulaşabilmektedir. Ancak burada önemsenen nokta deformasyon oranından çok StaMPS'in ekili alanlardaki kabiliyetidir. StaMPS ile ekili

alanlarda bile korelasyonu yüksek PS noktaları seçilebilmekte ve elde edilen sonuçların doğruluğuna (diğer yöntemler ve veriler ile elde edilen sonuçlarla kıyaslandığında) güvenilebilinmektedir.

Şekil 4. 44. Çakırlar Fatih'de 1995-2000 yılları arasında ERS uydu verileri ile belirlenen StaMPS sonuçları. Kırmızıdan maviye olan renk ölçeği -12 mm/yıl (kırmızı) ve 5 (mavi) mm/yıl arasındadır.

Hemen hemen aynı sonuç Bölüm 4.6.1.1'de SarProz ile yapılan işlemler arasından Çarıklar Fatih Mahallesi'ne yoğunlaşıldığında da zaman serisi grafiği üzerinde görüntülenebilmektedir (Şekil 4.45).

Şekil 4. 45. Çakırlar Fatih'de 1995-2000 yılları arasında ERS uydu verileri ile belirlenen SarProz çözümü. İşaetlenen nokta için kümülatif yerdeğiştirme -11.5 mm

4.7.1.1. StaMPS ve SarProz sonuçlarının karşılaştırılması

InSAR veri işleme yazılımlarından, tezimiz için kullanılan StaMPS ve SarProz yazılımlarının sonuç ürünlerini karşılaştırmak amacıyla, aynı verilerle örnek bir çoklu interferometre uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu doğrulama işleminin anlaşılması için metodolojik olarak izlenen yöntem şu şekilde ifade edilebilir: aynı birincil görüntü ile aynı interferogram eşleşmesi yapılmış, aynı referans noktası tanımlamış ve aynı PS noktaları karşılaştırmada kullanılmıştır. Karşılaştırma eşit koşullar altında toplanmış verilere uygulandığı için sonuçlardaki tutarlılıklar ve tutarsızlıklar net olarak açıklanabilmiştir.

Aşağıdaki şekiller (Şekil 4.46), kentsel alanlar üzerinde StaMPS ve SarProz yazılımları ile gerçekleştirilmiş ERS InSAR işleme örneklerini göstermektedir.

Veri setleri üzerinde yüksek uyuşum kentsel alanlarda ve ekili alanlarda birbirinden farklılık gösterebilir. Şekil 4.49'da aynı pikseller üzerinde farklı yazılımların ne denli farklı sonuçlar verebileceği görülmektedir. Bunun en büyük nedeni faz çözümleme işlemlerinin kırsal alanlarda yazılımlara bağlı olarak farklılık gösterebileceğidir. Sol resim ERS interferogramlarındaki ortalama mekansal uyuşum değerini göstermektedir. Burada parlak renkler (genellikle yapılaşma alanları)

uyuşumun en yüksek olduğu yerlerdir. Ortadaki resim StaMPS ile yapılan PSInSAR sonucudur. Burada sabit noktaları içeren pikseller ve yüksek yansıtıcı değeri olan noktalar (uyuşum haritası ile de tutarlı olarak) net bir şekilde görülebilmektedir. Sağ tarafta ise ağırlıklandırılmış-uyuşum değerlerinden elde edilen Quasi-PS sonucu yer almaktadır.

Şekil 4. 46. Ortalama mekansal uyuşum haritası (sol panel) ve veri işleme yaklaşımları arasındaki farklar: ERS verileri ile Çumra alanı üzerinde elde edilen PSInSAR (orta) ve Quasi - PS (sağ) sonuçları.

Çalışma bölgesi daha önceden bilindiği için sağ paneldeki görüntüde yer alan piksellerin gürültüye maruz kaldıkları ve doğru sonuçları yansıtmadığı düşünülmektedir. Ancak orta panelde StaMPS ile elde edilen PS'ler genellikle yansıtıcı özelliği yüksek olan yapılaşma bölgesine denk geldiği için tutarlı görülmektedir. Sonuç olarak bu şekil bize görüntü işlemede seçilecek piksellerin uygun sabitlikte olmaları gerektiğini anlatmaktadır. Maalesef ekili alanlar ERS interferogramlarında yüksek derecede korelasyonsuz çıkmışlardır (sağ panel) ve bu alanlar için sabit GNSS noktaları ile sonuç doğrulama yapabilecek bir sonuç elde edilememiştir.

SarProz ve StaMPS yazılımları ile aynı bölge üzerinde aynı verilerle gerçekleştirilen çalışma için çıkarılacak en iyi sonuç, tüm İleri InSAR teknikleri için görüntü işleme sırasında seçilecek uygun PS'lerin öneminin sonuçlara etkisinin ne derece büyük olduğudur. Başka bir deyişle, seçilen her PS veya görüntülenen alan için gereğinden fazla seçilen PS'lerin her zaman umulan sonuçlar vereceği anlamına gelmediği unutulmamalıdır. Yani, fazla ama birbiriyle korelasyonsuz pikseller (Şekil 4.46, sağ panelde olduğu gibi) tutarsız bir nokta ağı oluşturacak, deformasyon sinyalleri vererek yanılgıya düşmeye neden olacaktır. Burada ekili alanlardaki pikseller tamamen birbiryle korelasyonsuzdur. Ancak bu örnekte olduğu gibi, orta paneldeki StaMPS ile

elde edilen sabit noktalar sadece yapılaşmanın olduğu yerde ve bölgedeki GPS değerleri ile de tutarlı görülmektedir.