iv
T.C.
SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
ORTOFOTO HARĠTA ÜRETĠMĠ VE COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMĠNDE VERĠ KAYNAĞI OLARAK KULLANIMININ
ARAġTIRILMASI Tülay TUFAN YÜKSEK LĠSANS
Harita Mühendisliği Anabilim Dalı ………Anabilim Dalını
Aralık-2011 KONYA Her Hakkı Saklıdır
vi
TEZ BĠLDĠRĠMĠ
Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıĢ ve akademik kurallar çerçevesinde elde edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıĢmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm.
THESIS PAGE
I hereby declare that all information in this thesis document has been obtained and presented in accordance with academic rules and ethical conduct. I also declare that, as required by these rules and conduct, I have fully cited and referenced all material and results that are not original to this work.
Tülay TUFAN Tarih: 22.12.2011
vii
ÖZET YÜKSEK LĠSANS
ORTOFOTO HARĠTA ÜRETĠMĠ VE COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMĠNDE VERĠ KAYNAĞI OLARAK KULLANIMININ ARAġTIRILMASI
Tülay TUFAN
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı
DanıĢman: Yrd.Doç.Dr. Ali ERDĠ 2011, 128 Sayfa
Jüri
Yrd.Doç.Dr. Ali ERDĠ Prof.Dr. Hükmü ORHAN Doç.Dr.Süleyman SavaĢ DURDURAN
BiliĢim dünyasındaki baĢ döndürücü son geliĢmeler sayesinde artık yeryüzü küçülerek bir bilgisayar ekranına sığmıĢ ve insanoğlu dünyayı kuĢbakıĢı olarak gözlemleyecek duruma gelmiĢtir. Dünya üzerindeki karmaĢık yapıyı düzenlemek ve sosyal, ekonomik ve kültürel sorunları çözümlemek konuma dayalı karar verme süreçlerinde destek olmak amacıyla Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) hızla bilgi teknolojilerindeki yerini almıĢtır. Coğrafi Bilgi Sistemleri sayesinde dünya üzerindeki coğrafi verilerin toplanması, saklanması, sorgulanması, analiz edilmesi, planlanması ve sorunlara çözüm bulunması çok daha rahat bir Ģekilde gerçekleĢmektedir. Ancak bunu yapabilmesi için uygun konumsal veri kaynağına ihtiyaç vardır.
Aynı zamanda havadan görüntü alım tekniklerinin ilerlemesiyle uydu ve hava fotoğraflarının kullanılabilirliği artmıĢtır. Bu tezde yeryüzünün havadan görüntülenmesi ile üretilen ortofoto haritaların Coğrafi Bilgi Sistemlerinde veri kaynağı olarak kullanılmasının araĢtırması yapılmıĢtır. Ayrıca ortofoto harita üretimi yapan kurumlar incelenerek, durum değerlendirilmesi yapılmıĢ ve ortofoto harita üretiminde Avrupa standartları incelenerek, standartlaĢmanın önemi belirtilmiĢtir.
viii
MS THESIS
ORTHOPHOTO MAP PRODUCTION AND INVESTIGATION OF USE AS DATA SOURCE IN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM
Tülay TUFAN
THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF SELÇUK UNIVERSITY
THE DEGREE OF MASTER OF SCIENCE GEOMATĠCSENGINEERING Advisor: Assist.Prof.Dr. Ali ERDĠ
(2011, 128 Pages) Jury
Advisor Assist.Prof.Dr. Ali ERDĠ Prof.Dr.Hükmü ORHAN
Assoc.Prof.Dr. Süleyman SavaĢ DURDURAN
Thanks to the latest advances in IT industry, the Earth gets smaller and fits into a computer monitor and the humans are able to observe the world with bird’s eye view. Geographic Information Systems (GIS) become rapidly an important part in information technologies, in order to organize the complicated structure and solve the social, economical & cultural problems in the world and to give support on location based decision-making. With the help of Geographic Information Systems, geographic data on Earth is collected, stored, queried, analyzed, and planned very easily in addition to finding solutions to problems. However, proper spatial data source is needed to be able to achieve it.
At the same time, the improvements on aerial imaging techniques increase the use of satellite images and air photos. In this thesis, orthophoto maps used as data source in Geographic Information Systems are investigated. Furthermore, situation assessment is done with respect to the examination of the institutions that produce orthophotomaps. The European standards for producing orthophotomaps are also examined, and the importance of standardization is emphasized.
Keywords: Geographic Information System, Orthophoto Map, Orthophoto Web Service, Standards
ix
ÖNSÖZ
Ortofoto Harita Üretimi Ve Coğrafi Bilgi Sisteminde Veri Kaynağı Olarak Kullanımının AraĢtırılması konulu tez çalıĢmasında danıĢmanlığımı üstlenerek bilgi ve yardımlarını esirgemeyen Sayın Yrd.Doç.Dr. Ali ERDĠ’ye, Ģükranlarımı sunarım.
Hem tez seçimimde yardımcı olan hem de çalıĢmalarım sırasında bana yol gösteren ve benden yardımını ve zamanını esirgemeyerek bana destek olan Müdürüm; Yüksek Mühendis Levent ÖZMÜġ’e, katkılarıyla destek olan Yüksek Mühendis Bahadır ATEġ, Erdem ÖZER ve Osman SELÇUK’a, uygulama çalıĢmasında yardımcı olan Tekniker Ġskender TEKĠN ve Tekniker Vejdi SUBARĠ’ ye ve sevgili aileme katkılarından dolayı çok teĢekkür ederim.
Tülay TUFAN Aralık 2011
x
ÖZET ... iii
ABSTRACT ... viii
ÖNSÖZ ... ix
ĠÇĠNDEKĠLER ... x
SĠMGELER VE KISALTMALAR ... xii
1. GĠRĠġ ... 1
1.1. Materyal ve Yöntem ... 2
2. COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMĠ ... 3
2.1. Tanım ... 3
2.2. CBS’nin BileĢenleri ... 3
2.3.CBS’de Kullanılan Veri Modelleri ... 5
2.3.1.Vektör Veri ... 5
2.3.2 Raster Veri (Hücresel Veri) ... 7
2.3.3.Raster (Hücresel) ve Vektör Tabanlı Verilerinin Kıyaslanması ... 7
3. CBS DE VERĠ KAYNAĞIOLARAK ORTOFOTO HARĠTALAR ... 10
3.1 Tanım ... 10
3.2 Ortofoto Harita Üretim Süreci ... 13
3.2.1. Proje Alanının Planlanması ... 13
3.2.2. JeodezikÇalıĢmalar ... 13
3.2.3. UçuĢ Planı ve Görüntü Alımının GerçekleĢtirilmesi ... 15
3.2.4. Görüntü ĠĢleme ve ĠyileĢtirme ... 17
3.2.5. Blok Dengeleme ... 20
3.2.6.Sayısal Arazi Modelinin OluĢturulması ... 22
3.2.7.Ortorektifikasyon ve Ortomozaik ... 24
3.3.Sayısal Ortofotonun Doğruluğu ve Kalitesi ... 26
3.4. Ortofoto Haritaların CBS’ deki Önemi ... 27
3.4.1Ortofoto Haritaların CBS Ġle Entegrasyonu ... 29
3.5. Ortofoto Harita Üretiminde ve CSB Entegrasyonunda Standartlar ... 30
3.5.1.Görüntü Formatındaki Bazı Ġhtiyaçlar: ... 31
3.5.2.Avrupa’da CBS ve Ortofoto Harita Üretiminde StandartlaĢma ... 33
3.5.3. Ortofoto Haritaların CBS’ de Kullanımı ... 45
3.5.4.Gelecek GeliĢmeler ve Trendler ... 47
4. ÜLKEMĠZDE ORTOFOTO HARĠTA ÜRETĠMĠ ... 48
4.2. Ortofoto Harita Üretimi Yapan, Yaptıran ve Ġhtiyacı Olan Kurum ve KuruluĢlar ... 49
xi
4.2.2.Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM) ... 49
4.2.3. Belediyeler ... 50
4.2.4. Tarım ve KöyiĢleri Bakanlığı ... 51
4.2.5. Tarımsal Üretim ve GeliĢtirme Genel Müdürlüğü (TÜGEM) ... 52
4.2.6. Tarım Reformu Genel Müdürlüğü ... 54
4.2.7. Çevre ve Orman Bakanlığı ... 55
4.2.8. Devlet Su ĠĢleri Genel Müdürlüğü (DSĠ) ... 57
4.2.9. Orman Genel Müdürlüğü ... 59
4.2.10. Ġller Bankası Genel Müdürlüğü ... 60
4.2.11. Teknik AraĢtırma ve Uygulama Genel Müdürlüğü (TAU) ... 63
4.2.12. BaĢbakanlık Afet ve Acil Durum Yönetimi BaĢkanlığı ... 64
4.2.13. ĠçiĢleri Bakanlığı - Nüfus ve VatandaĢlık ĠĢleri Genel Müdürlüğü ... 65
4.2.14. Karayolları Genel Müdürlüğü ... 66
4.2.15. Türkiye Ġstatistik Kurumu (TÜĠK) ... 67
4.2.16. Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü (MTA) ... 67
4.3.Bakanlıklararası Harita ĠĢlerini Koordinasyon ve Planlama Kurulu ... 68
4.4.Web Ortamında Ortofoto Harita Sunumu ... 74
4.5. Bölüm Sonucu ve Değerlendirme ... 79
5. ORTOFOTO HARĠTA ÜRETĠM UYGULAMASI ANKARA-BALA ÖRNEĞĠ ... 83
5.1. Ankara Bala Ġlçe merkezinin Ortofoto Harita Üretimi Örneği ... 84
5.2. ĠĢ AkıĢı ... 84
5.2.1.Proje Alanının Planlanması ... 85
5.2.2. Sayısal Hava Kamerası ve Havadan Görüntü Alımı ... 85
5.2.3. Sayısal Hava Görüntülerin Depolanması, ĠĢlenmesi ve ĠyileĢtirilmesi ... 88
5.2.4.Blok Dengeleme (Fotogrametrik Nirengi) ... 93
5.2.5. Sayısal Arazi Modelinin OluĢturulması ... 102
5.2.6. Ortorektifikasyon ve Mozaikleme ... 106
5.3. Uygulama Sonucu ... 110
5.3.1. Uygulamayla ilgili Öneriler ... 120
6. SONUÇ VE ÖNERĠLER ... 121
6.1. SONUÇ ... 121
6.2. ÖNERĠLER ... 123
xii Simgeler Xo, Yo, Zo : Yer koordinatları ω : X eksenindeki dönüklük açısı ϕ : Y eksenindeki dönüklük açısı χ : Z eksenindeki dönüklük açısı Kısaltmalar
BHĠKPK : Bakanlıklararası Harita ĠĢlerini Koordinasyon ve Planlama Kurulu CBS (GIS) : Coğrafi Bilgi Sistemi (Geographic Information System)
DEM : Dijital Elevation Model DSĠ : Devlet Su ĠĢleri
DTM : Dijital Terrain Model
GPS : Küresel Konumlama Sistemi(Global Positoining System) GSD : Yer Örnekleme Aralığı (Ground Sampling Distance) HGK : Harita Genel Komutanlığı
INSPIRE : Avrupa Konumsal / Mekansal Bilgi Altyapısı (Infrastructure for Spatial Information in Europe)
LĠDAR : Lazer ıĢınıgörüntüleme, algılama ve sıralama sistemleri (Light Imaging Detection And Ranging Systems)
MTA : Maden Tetkik ve Arama Genel Müdürlüğü OGM : Orman Genel Müdürlüğü
SAM : Sayısal Arazi Modeli SYM : Sayısal Yükseklik Modeli
SRTM :Shuttle RADAR Topography Mission
TAU : Teknik AraĢtırma ve Uygulama Genel Müdürlüğü TIN : Üçgenler Ağı (Triangulated Irregular Network) TKGM : Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü
TÜĠK : Türkiye Ġstatistik Kurumu YKN : Yer Kontrol Noktası
1. GĠRĠġ
Tarih boyunca insan yaĢadığı yeryüzünü anlamaya çalıĢmıĢ, sorgulamıĢ ve yaĢadığı çevreye hakim olmak istemiĢtir. YaĢadığı coğrafyayı öğrendikçe, anladıkça kendine güveni artarak, insan hayatı daha kaliteli, daha kolay hale gelmiĢtir. Ġnsan hayatını kolaylaĢtıran hızlı teknolojik geliĢmeler, bilgisayarlardan elektronik ölçme aletlerine kadar yansımıĢ, Coğrafi Bilgi Sisteminin (CBS) ortaya çıkmasını sağlamıĢtır. Yer altı ve yer üstü kaynakları, ormanlar, toprak tipleri, madenler, jeolojik oluĢumlar, sulak ve kurak alanlar, çöller, atmosfer olayları, bitki örtüsü, evcil veya yabani hayvanlar, arazi kullanımı, sit alanları, yerleĢim yerleri, bunların nüfusları, sosyal, ekonomik ve kültürel durumları, çevre kirliliği, karayolu ve demiryolu gibi ulaĢım ağları, trafik kazaları, yangınlar, fabrikalar, ürün pazarları, su, kanalizasyon, elektrik, telefon Ģebekesi gibi altyapı tesisleri hep coğrafi konuma bağlıdır. Konuma bağlı olan her veri Coğrafi Bilgi Sisteminin ilgi alanını oluĢturur. Kısaca CBS dünya üzerinde var olan nesnelere ve meydana gelen olaylara ait bilgileri toplamaya, bunları saklamaya, haritalamaya ve analizlerini yapmaya yarayan bir tür yüksek performanslı bilgisayar sistemidir (Bozkurt, 2004)
Coğrafi Bilgi Sisteminde veri çok önemlidir. Konumsal veri için en önemli altlık haritalardır. Haritalar sayısal olarak vektör veri olabileceği gibi, farklı teknolojiler kullanılarak uydu veya diğer hava taĢıtlarından elde edilen görüntülerden üretilen ortofoto haritalar da raster veri olarak da CBS’ye önemli bir kaynak oluĢturmaktadır. Ortofoto haritaların hızlı, kolay üretimi, harita üretim maliyetinin yersel yöntemlere göre daha düĢük olması, tüm topoğrafik yapının kolayca tespit edilebilmesi, yerleĢim yerlerinin kolayca izlenmesi, haritaların kolaylıkla güncellenmesi gibi sağladığı avantajlar nedeniyle gelecekte topoğrafik haritaların yerini alması muhtemel gözükmektedir. Ortofoto haritalar sağladığı bu imkânlar sayesinde kamu kurum ve kuruluĢları arasında popülerliğini giderek arttırmaktadır. Ancak yapılan çalıĢmalar her kurum içerisinde bağımsız olarak ilerlemektedir. Bu nedenle kurumların ortofoto harita ihtiyacını tespit ederek, ortofoto harita üretim standartlarını da belirlemek ve üretimi veri tekrarı ve kaynak israfı olmadan gerçekleĢtirmek amacıyla BHĠKPK tarafından Ulusal Ortofoto Bilgi Sistemi çalıĢmaları baĢlatılmıĢtır. Ancak Ulusal Ortofoto Bilgi Sistemi halen tam olarak sonuçlanamamıĢtır. Bu tezde Avrupa Mekânsal Veri Altyapısını oluĢturan INSPIRE direktifinin ortofoto görüntü standartları incelenmiĢ, ülkemizde bulunan farklı kurum ve kuruluĢlarda ortofoto harita üretimi ve ihtiyacı
anlatılarak, ortofoto haritanın Coğrafi Bilgi Sisteminde nasıl bir kaynak olabileceği ve karar destek sürecinde nasıl etkili olabileceği örnekle açıklanmıĢtır.
1.1.Materyal ve Yöntem
ÇalıĢma materyalini literatür ve uygulama bölümüne yönelik bilgiler oluĢturmaktadır. ÇalıĢmanın literatüre dayalı olan kısmında makale, tez, bildiri ve kitaplar ile yabancı makale ve bildiriler çevirilerinden yararlanılmıĢtır. Ayrıca Bakanlıklar arası Harita ĠĢlerini Koordinasyon ve Planlama Kurulu’nun 2010 yılında tamamladığı fizibilite raporundan yararlanılmıĢtır.
Uygulama çalıĢmasında ise, Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM)’ ye ait sayısal hava kamerası ile görüntülenen Ankara ili Bala ilçesine ait görüntülerden yararlanılmıĢtır. Ortofoto harita üretimi aĢamasında yine TKGM’ye ait donanım ve Intergraph ürünleri olan yazılımlar ve bu yazılımların eğitim dokümanlarından faydalanılmıĢtır. Ayrıca Bala Belediyesi, Bala Kadastro Müdürlüğü ve Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü Harita Dairesi BaĢkanlığından sayısal vektör veriler temin edilerek uygulamada kullanılmıĢtır.
2. COĞRAFĠ BĠLGĠ SĠSTEMĠ
2.1. Tanım
BiliĢim teknolojilerinde geliĢmeler, bilginin depolanmasını, iĢlenmesini, sunulmasını ve kullanılmasını kolaylaĢtırmıĢ, bilgi sistemlerinin ortaya çıkmasını sağlamıĢtır. Planlamadan sağlığa, mülkiyetten ticarete, turizmden güvenliğe, eğitimden ulaĢıma kadar birçok disiplinde konumsal bilginin önemi artmıĢ Coğrafi Bilgi Sistemi ortaya çıkmıĢtır.
Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS);
- Coğrafi verileri yorumlayabilmek ise karar verme sürecinde kullanabilmek için anlamlı bilgiye dönüĢtüren bir sistemdir.
- Coğrafi verilerle (grafik) diğer nümerik veya alfa numerik (veri tabanları) bilgileri birleĢtiren sistemdir.
- Tüm bu bilgileri toplamak, saklamak, iĢlemek, analiz etmek ve görüntülemek amacıyla kullanılan özel bilgisayar destekli veri tabanı sistemidir. (ĠNAN ve ĠZGĠ, 1999)
Günümüzde coğrafya ve coğrafyayı tanımlayan veriler günlük yaĢantımızın bir parçasıdır. Hemen hemen her konudaki kararlarımız bu verilerden etkilenmekte, bu veriler ile sınırlanmakta ve yönetilmektedir. Esas amaç, karar verme süreci içerisinde gerek alternatif üretmek, gerekse aynı anda farklı senaryoları değerlendirerek tüm süreci hızlandırmaktadır. Bu ise ancak Coğrafi Bilgi Sistemleri sayesinde gerçekleĢebilir.
2.2.CBS’nin BileĢenleri
CBS nin temel fonksiyonlarını yerine getirebilmesi için 5 önemli bileĢeninin bir arada olması gerekir. Bunlar:
Donanım
Donanım; CBS'nde, verinin sahadan toplanmasından analizine kadar birçok faaliyet alanında ihtiyaç duyulan fiziksel araçlar olarak tanımlanabilir. Bu donanım tanımının odak noktasında, CBS yazılımının üzerinde çalıĢabileceği ve diğer elektronik cihazlarla iletiĢim kurabileceği çalıĢma istasyonu ( Workstation ) yer almaktadır. Bunun
aktarılmasında kullanılan sayısallaĢtırıcı ve sahada veri toplamada kullanılan GPS, Takeometre ( Total Station vb. ) gibi donanımları da gerektirmektedir. Web 2.0 devrimi ardından popüler hale gelen web uygulamaları da düĢünüldüğüne, CBS yazılımlarının sunumunda kullanılan web sunucuları da bu manada gerekli donanım bileĢenleri arasında sayılmaktadır.(Yomralıoğlu, 2011)
Yazılım
DeğiĢik amaçlarla hazırlanmıĢ birçok yazılım paketi CBS' nin önemli bileĢenlerindendir. Öyle ki, verinin oluĢturulmasından güncellenmesine ve üzerinde mekânsal ve sözel analizlerin gerçekleĢtirilmesine kadar birçok iĢlem, yazılım bileĢenleri tarafından gerçekleĢtirilmektedir. Son zamanlarda geliĢtirilen esnek yazılım mimarileri sayesinde, standart yazılımların üzerine geliĢtirilen eklenti paketleri de söz konusu yazılımlara yeni yetenekler eklenmesinde önemli bir konuma sahiptir.
Ġnsan
Ġyi eğitilmiĢ insan kaynağı CBS yazılımlarının kullanılmasında, anlamlı ve yararlı mekânsal analizlerin gerçekleĢtirilmesinde esastır. Kamu kurum ve kuruluĢları veya özel sektördeki coğrafi veri sağlayıcıları ve kullanıcıları insan bileĢenini oluĢturmaktadır. CBS fonksiyonlarını kullanmada yeterli bilgi düzeyine sahip bir kullanıcı; savunma sanayinden arazi yönetimine, çevresel uygulamalardan afet yönetimine kadar farklı sektörlerdeki gerçek dünya problemlerini çözmek ve daha etkin karar verme gücünü artırmak üzere gerekli sistemleri yönetir. CBS’ nin geliĢmesi yöneticilerden veri kullanıcısına, programcıdan sistem yöneticisine çeĢitli yetkilerdeki uzman insan gücünün varlığına ve ona sahip çıkılmasına bağlıdır.(Yomralıoğlu, 2011)
Yöntemler
CBS, ancak çok iyi tasarlanmıĢ plan ve iĢ kurallarına göre çalıĢabilir. Bu tür iĢlevler her kuruma özgü model ve uygulamalar Ģeklindedir. BaĢarılı bir CBS için birimler veya kurumlar içerisindeki iĢ akıĢına uyumlu biçimde coğrafi bilgi akıĢının sağlanabilmesi gerekir. Bu amaçla yasal düzenlemelere gidilerek gerekli yönetmelikler yardımıyla coğrafi veri yönetiminde ve paylaĢımında gerekli standartların hazırlanması ve ortaya konan kuralların uygulanıyor olması Ģarttır. (Yomralıoğlu, 2011)
Veri
Veri her CBS' nin çekirdek bileĢenidir. CBS alanında kullanılan mekânsal veri, vektör ve raster olarak iki temel kategoriye ayrılmaktadır. Vektör veri, gerçek hayatta bulunan ve mekânsal nitelikleri CBS' ye aktarılmıĢ objeleri nokta, çizgi ve kapalı alan olarak ifade ederken; raster veri, hava fotoğrafları ve sayısal yükseklik modellerinin hücresel olarak ifade edilmesidir. Vektör veri tiplerinin bir diğer özelliği ise temsil etmekte oldukları gerçek dünya objelerine ait sözel veriyi de saklayabilecek yapıya sahip olmalarıdır.(Yomralıoğlu, 2011)
Özellikle birlikte çalıĢabilirlik ve üretilen verinin tekrar kullanımını sağlama çabalarının sonucu olarak oluĢturulan metaveri tanımı ise, sahip olunan veriye ait özelliklerin dökümante edilmesi olarak ifade edilebilir. Böylece veriyi kullanacak olan 3. taraflara; verinin ne gibi özelliklere sahip olduğu ve ne Ģekilde kullanılabileceği ile ilgili önemli bilgiler aktarılabilir(Noda, 2011)
Elde edilmesi gereken en temel ve en zor bileĢen veridir. Veri kaynaklarının dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda olmaları göz önüne alındığında, bu verilerin toplanması için büyük zaman ve maliyet gerekmektedir. CBS hazırlamak için harcanan zaman ve maliyetin %50 den fazlası veri toplamak için gerekmektedir.
2.3.CBS’de Kullanılan Veri Modelleri
CBS’ de kullanılan konumsal veriler, raster ve vektör olmak üzere iki değiĢik yapıda olabilmektedir. Ayrıca vektör ve raster verilerle birlikte açıklayıcı, konumsal veriyi tasvir eden öznitelik bilgileri de yer alır.
2.3.1.Vektör Veri
Vektör veri nokta, çizgi ve poligon özelliklerindeki nesneleri belli bir koordinat sistemine göre bilgisayar ortamında tutar. Bu verilerin mantığı, noktalar prensibine dayanmaktadır. Üç tip vektör verisi vardır:
Nokta Veriler: Elektrik direklerinin bulunduğu yerler, bir yerleĢim yerinde bulunan okullar, yer kontrol noktaları gibi tek bir olguyu belirten veriler CBS de bir nokta ile ifade edilir.
birçok noktanın birleĢmesi ile oluĢan verilerdir.
Poligon (Alan) Veriler: Göller, ormanlar, bölge, Ģehir, mahalle gibi idari sınırlar, ada, parsel gibi noktaların tekrar birleĢmesi ile ifade edilen belirli ve bir noktadan baĢlayıp tekrar aynı noktada son bulan poligon Ģeklindeki verilerdir. ġekil2.1’ de vektörel veriler çok basit bir koordinat sisteminde gösterilmiĢtir. CBS vektör veriyi saklarken bunları birbirleriyle iliĢkilendirir. Örneğin herhangi bir vektörün sağında ve solunda bulunan diğer bütün vektör veriler (Nokta, çizgi veya poligon olabilir.) veri tabanında saklanır. Vektör verilerdeki elementleri konumsal olarak iliĢkilendirme ve birleĢtirme iĢlemlerine Topoloji denilmektedir. Topoloji, kesiĢen çizgileri ve üst üste binmiĢ poligonları tanıyarak, CBS’ de vektör verilerini daha iyi analiz etmeye yardımcı olur. (Tecim, 2008)
Vektörel veri coğrafi varlıkların kesin konumlarını tanımlamada çok yararlıdır. Ancak süreklilik gösteren coğrafi varlıkların, örneğin toprağın yapısı, bitki örtüsü, jeolojik yapı ve yüzey özelliklerindeki değiĢimlerin ifadesinde daha az kullanıĢlı bir modeldir.
2.3.2 Raster Veri (Hücresel Veri)
Raster veri daha çok süreklilik özelliğine sahip coğrafi varlıkların ifadesinde kullanılır. Görüntülerin Grid denilen ızgaralar Ģeklinde hücreler oluĢturularak saklar. Hücrelerin her biri piksel olarak da bilinir. Bu veri yapısında her bir hücre bölgenin öznitelik bilgilerinin o hücreye düĢen değerini gösterir ve sadece bir değer alabilir. Örneğin yolları belirten bir veri dizininde hücrenin aldığı 4 değeri o yolun Ģehirlerarası bir otoyol olduğunu belirtebilir. Bu yolu belirten hücre sayısı yolun uzunluğu ile orantılıdır. ġekil 2.2’ de raster veri yapısı görülmektedir. Her bir hücrenin büyüklüğü arazideki karĢılığının kaç metre veya kaç kilometre olabileceğini belirtir. Bu iĢleme hücrelerin çözünürlüğü denir. Çözünürlüğü yüksek olan grid haritalarda, bölgeyi temsil edecek veriler için daha çok sayıda hücreye ihtiyaç duyulmaktadır. Uydu ve Hava görüntüleri bu tür veri tipine örnek verilebilir ve bu veriler analiz amacıyla CBS veri tabanında koordinatlandırılarak kullanılır.
ġekil 2.2: Raster Veri Yapısı (Tecim, 2008)
2.3.3.Raster (Hücresel) ve Vektör Tabanlı Verilerinin Kıyaslanması
Coğrafi Bilgi Sistemi içerisinde vektör tabanlı coğrafi bilgi sistemlerinden, raster tabanlılara doğru bir geçiĢ süreci yaĢanmaktadır. Bu geçiĢi gerekli kılan unsurları açıkça görebilmek için raster veri ile vektör verinin kıyaslanarak yorumlanması gerekmektedir. Vektör tabanlı veri ile raster tabanlı verinin yarar ve sakıncaları incelenecek olursa;
Vektör Tabanlı verilerin yararları;
Yorumlamaya gerek bırakmayan nokta, çizgi ve sembol ile gösterim
Topoloji yapı olanağı
Vektör Tabanlı verilerin sakıncaları
Yüksek maliyet
Sadece seçilen detayların görülebilmesi
Tüm kullanıcılar için eĢdeğer uygunlukta olmama
Veri tabanının bütünündeki güncelleĢtirmenin pahalılığı Raster Tabanlı verilerin yararları;
Bütün detayların görülebilmesi
DüĢük maliyet
Daha fazla sayıda kullanıcıya uygunluk
Stereo görüntülerden sayısal arazi modeli elde edilebilmesi
Bilginin ayrı katmanlarda yer alması
Veri tabanının bütünündeki güncelleĢtirmenin daha ucuz olması Raster Tabanlı verilerin sakıncaları;
Piksel boyutlarının büyütülmesiyle veri azalmasına karĢın, gerçek görünüm bozulmakta ve bilgi kaybı söz konusu olmaktadır.
GüncelleĢtirme istekleri için yeni görüntü elde etme zorunluluğu
Büyük hacimli veri tabanı gerektirir.
Ağ yapılandırması ve objeler arası bağlantıların oluĢturulması oldukça güçtür.
Topoloji olanağının bulunmaması (Önder, 2003)
ġekil2.3’ de vektörel ve hücresel veri yapısı farklılıkları görülmektedir.
Donanım ve yazılım teknolojisindeki hızlı geliĢmeler ile raster verilerinin bellek sorununu aĢılmıĢ, raster veri CBS de altlık olarak kullanılarak önemini arttırmıĢtır. Raster verilerin kapsamında taranmıĢ görüntüler (negatif filmler, pafta taramaları,) uydu ve uçaktan alınan sayısal hava görüntülerinden oluĢur. Günümüzde yüksek ayırma güçlü raster teknolojisindeki geliĢim sayesinde CBS için konumsal veri toplamada uydu görüntülerinden ya da hava fotoğraflarından fotogrametrik mono veya stereo değerlendirme ile veri toplama yöntemleri hızla yerini almıĢtır. Bu geliĢimde yer alan sayısal ortofotolar da, CBS’ ne veri kaynağı olarak önemli bir seçenektir ve yeni bir altlıktır.
Coğrafi Bilgi Sistemlerinde konumsal veri altlığı olarak çok çeĢitli sayısal haritalar ve hava görüntüleri kullanılmaktadır. Sayısal haritaların içeriği, kadastral paftalar, imar planları gibi vektörel veri yapısını içeren koordinatlı sayısal verilerdir. Raster veri yapısını içeren hava görüntüleri ise, uydu görüntüleri ile yeryüzüne uydudan daha yakın uçak veya helikopter gibi hava taĢıtından alınan görüntülerdir. Yüksek ayırma güçlü raster teknolojisindeki geliĢim sayesinde CBS için konumsal veri toplamada uydu görüntülerinden ya da hava fotoğraflarından veri toplama yöntemleri hızla yerini almıĢtır. Geometrik düzeltmelerle sayısal vektörel harita kalitesinde üretilen sayısal ortofotolar, CBS’ ne veri kaynağı olarak önemli bir seçenektir ve yeni bir altlık oluĢturur.
3.1 Tanım Ortofoto;
Resmin eğiklik ve dönüklüğünden ileri gelen hataların giderilmesi, ayrıca arazideki yükseklik farkından ileri gelen nokta kaymalarının da asgari düzeye indirilmesi suretiyle elde edilen üründür.
Perspektif resimlerdeki, resim eğikliği ve arazideki yükseklik farklarından dolayı oluĢan görüntü kaymalarının giderilmesi sonucu elde edilen ve harita gibi belli ve sabit bir ölçeği olan topoğrafik görüntüdür.
Diğer bir tanımla, taranmıĢ, geometrik ve perspektif bozulmaları giderilmiĢ ve bir harita projeksiyonu ya da düz bir dikdörtgen form üzerine oturtulmuĢ, foto plan olarak da adlandırılan düzeltilmiĢ hava fotoğrafıdır.(TKGM, 2011)
ġekil3.1’ de Adana-O33-d-01-b paftasına ait Ortofoto görülmektedir
ġekil3.1: Ortofoto Örneği (TKGM, 2011)
Ortofoto Harita;
Üzerine harita kenar bilgileri, gridler, eĢ yükseklik eğrileri, yer ve mevki isimleri ve benzeri kartografik bilgilerin eklendiği ortofoto görüntülere verilen isimdir.
Resimlerdeki eğiklik etkileri ve yükseklik farklarından (rölyef kayma) ileri gelen hataların giderilmesi ile elde edilen ortofoto görüntüler üzerine eĢ yükseklik eğrileri, yükseklik bilgileri, harita kenar bilgileri de eklenmek suretiyle elde edilen, ortofoto görüntü parçacıklarının birleĢtirilmesiyle standart ölçeklerde üretilen ortofoto haritadır.(TKGM, 2011)
kaynaklardan birisi de Ortofoto Haritalardır. Ortofoto, perspektif resimlerdeki resim eğikliği ve arazideki yükseklik farkları nedeniyle oluĢan görüntü kaymalarının giderilmesi sonucu elde edilmiĢ, harita gibi belli bir ölçeği olan fotoğrafik görüntüdür.
Ortofoto Harita ise; üzerine harita kenar bilgileri, gridler, eĢ yükseklik eğrileri, yer ve
mevki isimleri ve benzeri kartoğrafik bilgilerin eklendiği ortofoto görüntüdür. ġekil 3.2’ de Adana-O33-d-01-b paftasına ait 1/5 000 ölçekli Ortofoto Harita görülmektedir. Pafta üzerinde ED-50 ve ITRF 96 koordinat sistemlerinde karelaj gridleri bulunmaktadır.
3.2 Ortofoto Harita Üretim Süreci
3.2.1. Proje Alanının Planlanması
Öncelikle ihtiyaca göre ortofoto harita gereksinimi olan alan belirlenir. Proje alanına giren paftalar CAD programları yardımıyla proje alanı kanavası oluĢturulur. ġekil3.3’ de ihtiyaca göre pafta durumu ve yerleĢim merkezi dikkate alınarak planlanan proje alanı görülmektedir.
ġekil3.3: Proje Alanı Planlaması (TKGM, 2011) 3.2.2. JeodezikÇalıĢmalar
Hava görüntülerini görüntü koordinatlarından arazi koordinatlarına dönüĢtürebilmek için, görüntülere zeminle uyumlu anlamlı koordinatların kazandırılabilmesi için uçuĢ görüntü alımından önce jeodezik çalıĢmalar gerçekleĢtirilir. Arazide koordinat bilinen noktalar hava iĢaretleri ile iĢaretlenir. Arazide iĢaretlenen yer kontrol noktalarının sayısı, Küresel Konum Belirleme Sistemi (GPS-Global Positions System) / Ġnersiyal Ölçme Ünitesi (Inertial Measurement Unit – IMU) sistemi ve TUSAGA-Aktif sistemlerinin geliĢmesiyle, klasik yöntemlere nazaran azalmıĢtır. GPS / IMU sisteminde GPS ile kameranın konumu belirlenirken, IMU sistemi ile dönüklükler
edilebilmektedir. ġekil 3.4’ de GPS/INS sisteminin uçak içerisindeki yerleĢimi görülmektedir.
Fotogrametrik nirengi yöntemi arazide tesis edilen nirengi noktası sayısını minimuma indirerek nirengi noktası sayısında yaklaĢık %90-95’lik bir tasarruf sağlayan, resim uçuĢu sırasında resim çekim noktalarının üç boyutlu koordinatlarını (Xo, Yo, Zo) GPS uydularına yapılan gözlemlerle tespit etmeye yarayan, böylece mutlak yöneltme ve dengelemede bilinmeyenlerin büyük bir kısmının çözümlenebildiği bir yöntem olarak ortaya çıkmıĢtır. (Atak ve Aksu 2004)
Bu yöntemin genel iĢleyiĢi kinematik GPS ölçü yöntemi esasına dayanmaktadır. Dolayısıyla sistem, yerde en az bir adet sabit GPS alıcısı ile uçakta bulunan GPS alıcısının eĢ zamanlı olarak topladığı verilerin değerlendirilmesi iĢlemlerini kapsamaktadır.
Yöntemde nirengi noktaları ve sayıları bloklara göre belirlenir. Resimleri çekilecek alanın uçuĢ planlarına göre, her bir blok köĢesinde 1 adet, arazi Ģartlarına göre tercihen 2 adet nirengi noktası olacak Ģekilde, her blokta nirengi noktaları seçilir. Bu nirengiler yeterli olmakla birlikte kontrol amaçlı blok merkezinde iki kontrol noktası da tavsiye edilir. Daha sonra tesis ve jeodezik konumlandırmaları yapılır. (ġekil 3.5) UçuĢ öncesi ve sonrası yapılan tüm koordinat çözümlerinde TUSAGA-Aktifsisteminden yararlanılır.
ġekil 3.5: Kinematik GPS Destekli Fotogrametrik Nirengi Yöntemine Göre Nirengi ve UçuĢ Planlaması (Mekik ve ark. 2011)
3.2.3. UçuĢ Planı ve Görüntü Alımının GerçekleĢtirilmesi
Proje alanına göre uçuĢ planı yapılır. UçuĢ planı yapılırken, arazinin yapısı, model ve kolon bindirme özelliklerine göre uçuĢ bloklarına ayrılır. Arazinin yükselti durumunun uçuĢ yüksekliğinin belirlenmesi için gereklidir. Bu da 1/25 000 ölçekli haritalar yardımıyla veya sayısal yükseklik modelleri yardımıyla tespit edilebilir. UçuĢ sırasında pilot kullandığı bir GPS sistemi yardımıyla sürekli olarak doğru uçuĢ çizgisinde seyir eder. Görüntüler %70 boyuna bindirme ve %30 enine bindirme suretiyle sayısal hava kamerası aracılığıyla ölçeğine göre 2 sn aralıkla çekilir.
ÇalıĢma bölgesi uçuĢ emniyeti, görüntü alımı, kullanılacak hava alanı, sınır uçuĢları, yasak bölgeler, uçuĢ yükseklikleri ve benzer kriterler göz önüne alınarak uçuĢ ekibince ön çalıĢma yapılır. Planlama yapılırken kullanılacak kamera, uçak bilgileri vb. bilgiler uçuĢ planı yazılımına (Intergraph ZI Mission) girilir. Planlama ilk olarak iki boyutlu olarak yapılır. Ġki boyutlu planlama yapılırken yer örnekleme aralığı (GSD), dönüklük, boyuna bindirme, enine bindirme değerleri, yapılacak harita ölçeğinin türüne göre belirlenir. Ġki boyutlu planlama sonucu uçuĢu yapılacak alanı kapsayan kolonlar ve bunların üzerinde bulunan görüntü alımı yapılacak noktalar oluĢmaktadır. (ġekil 3.6)
ġekil3.6: Ġki Boyutlu UçuĢ Planlaması (TKGM, 2011)
Ġki boyutlu plandan sonra uçuĢu yapılacak alanın 3 boyutlu uçuĢ planlaması yapılır. Burada en önemli etken yükseklik bilgisidir. Bu yükseklik bilgileri Z/I Mission Planing yazılımında DTM uzantılı, SRTM (Shuttle RADAR Topography Mission) dosyalarından alınır. SRTM verileri radar kullanılarak elde edilmiĢ sayısal yükseklik modelidir. Amerika, Almanya, Ġtalya tarafından 2000 yılında radar alıcıları ile alımlar yapılmıĢ bu sayede karaların %80 ini ve ülkemizi tamamen kapsayan bölgenin sayısal yükseklik bilgilerine ulaĢılmıĢtır. (JPL, 2008)
SRTM verilerinin doğruluğu, %90 güven düzeyinde yatayda 15 m’nin ve düĢeyde 10 m’nin altındadır (Salamonowicz, 2005; Rodriguez vd., 2006). 3-arc (90m.) ve 1-arc (30m) olarak 2 çeĢidi mevcut olup 3arc verileri ücretsiz olarak internet üzerinden indirebilmektedir.
Bu yükseklik bilgileri yazılıma girildikten sonra enine bindirme, boyuna bindirme ve GSD parametreleri ile proses edilir. Bu parametrelerin istenilen kriterlerde olması istenir. Proses sonucu parametrelerdeki hatalar tek tek düzeltilir. Bunun için kolonların yükseklikleri değiĢtirilir, görüntü alınacak mesafe sıkıĢtırılır veya araya görüntüler atılarak görüntü alınacak noktalar sıklaĢtırılır. Yukarıda sayılan iĢlem adımları ile parametrelerdeki hatalar bu iĢlem adımları ile giderilemez ise farklı yükseklikte ikinci bir kolon atılır. Bu iĢlem bütün projedeki bu parametrelerdeki hataların düzeltilmesine kadar yapılır. (ġekil 3.7)
ġekil 3.7: ÜçBoyutlu UçuĢ Planlaması (TKGM, 2011)
Bu iĢlem adımlarından sonra uçakta bulunan uçuĢ yönetim sisteminde kullanılmak üzere, görüntü alımı yapılacak alanlara ait bilgileri içeren .afl ve .apf uzantılı dosyalar oluĢturulur. Bu dosyalar yardımı ile uçuĢ yönetim sistemi kullanılarak görüntü alımı iĢlemi tamamlanır.
3.2.4. Görüntü ĠĢleme ve ĠyileĢtirme
Sayısal hava kamerasında alınan görüntüler uçuĢ esnasında özel disklere kaydedilir. Bu görüntüler raw data Ģekillindedir görülemez ve kullanılamaz. UçuĢ sonrasında bu görüntülerin kullanılabilmesi için ( post process ) yazılımlar yardımıyla görüntü iĢleme süreci gereklidir. Dijital görüntü iĢleme, verinin bilgisayar yöntemleriyle düzeltilmesi, daha iyi görüntü sağlamak için zenginleĢtirilmesidir. Dijital görüntü iĢleme için geniĢ bellek kapasitesine sahip bilgisayar, veri iĢleme için uygun yazılım gereklidir.(Yomralıoğlu,2005)
Görüntü ĠĢleme süreci 3 aĢamadan oluĢur:
1- Radyometrik Düzeltme 2- Geometrik Düzeltme 3- Görüntü ĠyileĢtirme
neden olan atmosferik etkilerin giderilmesini ve algılayıcılar tarafından algılanan radyasyondan, objeleri tam olarak temsil etmeyen yansımaların düzeltilmesi yada elemine edilmesini içerir.
Radyometrik iĢleme aĢağıdakileri içermektedir:
CCD Normalizasyonu : CCD boyunca düzgün bir cevap elde edebilmek için her bir CCD nin kalibrasyonu
Hatalı Piksel Düzeltme: KomĢu piksellerin ara değerlerini hesaplayarak hatalı pikselleri teĢhis ederek değiĢtirir.
Düzeltmeler: diyafram açıklığı, sıcaklık, ileri hareket ve filtre hassasiyet efektleri için düzeltme uygulanır.
Radyometrik iĢleme, her bir iĢleme için ayrı bir Tiff görüntü çıktısı üretir
2. Geometrik düzeltmelerle, algılayıcı-yer geometrisi değiĢiminden dolayı meydana gelen distorsiyonlar giderilir. Bu etkilerin ikisi de görüntü iyileĢtirme ve sınıflandırmadan önce düzeltilmiĢ olmalıdır. Geometrik sapmalar birçok faktöre bağlıdır. Bunlar; algılayıcı aygıt optiğinin perspektifliği, tarama sisteminin hareketi, platform hareketi, platform yüksekliği, yükseklik, hız, arazi eğimi, dünyanın eğim ve eksenidir. Geometrik düzeltmelerin amacı görüntüyü geometrik olarak gerçek dünyaya en yakın Ģekle dönüĢtürmektir.Bu sapmaların birçoğu sistematik veya tahmin edilebilir olduğundan uygun modeller oluĢturularak ortadan kaldırılabilirler. Geometrik ĠĢleme aĢağıdakileri içermektedir:
Otomatik bağlantı noktası eĢleĢtirme ve dayanıklılık ayarlaması kullanarak dört pankromatik görüntünün mozaiklenmesi.
MozaiklenmiĢ pankromatik görüntünün tek bir merkezi perspektif görüntüye yeniden projeksiyonu
Lens distorsiyonu ve platform yönünü dengelemek için kamera kalibrasyon parametrelerinin uygulanması.
Renkli görüntüler yaratmak için pan-keskinleĢtirme. Bu proses, düĢük çözünürlüklü çoklu spektral görüntülerin yüksek çözünürlüklü pankromatik görüntüler olarak kaydedilmesini ve daha sonra da çoklu spektral görüntülerin aynı ölçek ve hizalamada pankromatik görüntü olarak yeniden örneklenmesini de içermektedir.
3. Görüntü ĠyileĢtirme ise; görüntünün insan gözüne daha iyi görünecek Ģekline ve gözle yoruma daha uygun hale getirilmesidir. Bu aĢamada kontrast arttırma, parlaklık, ıĢık ayarlamaları ve renk doygunluğu sağlanır. (ġekil 11)
ġekil 3.8: Görüntü ĠyileĢtirme Süreci (TKGM, 2011)
Görüntü zenginleĢtirme fonksiyonları ekran üzerinde çeĢitli detaylar arasındaki ton farklılıklarını daha da belirginleĢtirir ve bir görüntüdeki konumsal detay desenlerini artırarak veya eksilterek gerektiğinde filtreleĢmeye yardımcı olur. (ġekil 3.8) Böylece veri sıkıĢtırması veya seyrekleĢtirilmesiyle detayların daha etkin yorumu sağlanır.(Yomralıoğlu,2005)
ġekil3.9: Görüntü iyileĢtirilmesi ve zenginleĢtirmesi tamamlanan görüntüler (TKGM, 2011) 3.2.5. Blok Dengeleme
Hava Görüntüleri iĢleme ve iyileĢtirme aĢaması tamamlandıktan sonra ortofoto harita üretimin temel aĢaması olan hava görüntülerini arazi koordinatlarıyla iliĢkilendirebilmek için (Havai Nirengi) Blok Dengeleme yapılır. (ġekil 3.10)
Fotogrametrik Nirenginin temel amacı, bilinen yer kontrol noktaları yardımıyla en az iki resimde tanımlanabilen noktaların arazi koordinatlarını, resimler veya modeller üzerinde yapılan koordinat ölçümlerinden hesaplamaktadır. Dengeleme yöntemi olarak, IĢın demetleri ile blok dengeleme methodunu kullanılmaktadır. IĢın demetleri ile blok dengeleme bir stereo resim çiftinde her bir resme ait ıĢın demetlerinin sayısal olarak yöneltilmesidir.Tam analitik bir yöntem olup, ıĢın demetlerinin ilgili noktalarda kesiĢtirilmesi esasına dayanır.Stereo resim çiftindeki iki ayrı resme ait ıĢın demetlerinin sayısal olarak yöneltilmesi yöntemidir.(ġekil 3.11)
Bu yöntemde, iki resme ait 12 dıĢ yöneltme elemanı ve yeni noktaların (kolon ve model bağlama noktaları) koordinatları bilinen kontrol noktası yardımıyla hesaplanır.Yöntem çok sayıdaki resme (blok oluĢturmak suretiyle) aynı anda uygulanabilinir. IĢın demetleri yaklaĢımı ile, fotogrametrik nirengi iĢlemleri bir safhada bitirilir. Teorik açıdan, oldukça sıhhatli sonuçlar verebilen, fonksiyonel modelin en iyi geliĢtirildiği bir yöntemdir.
Bilinenler : Kontrol Noktalarının Koordinatları, Resim orta noktalarına ait GPS/IMU
koordinatları
Bilinmeyen: Her iki resme ait 12 dıĢ yöneltme elemanı, resim orta noktalarının yeni
noktaların X,Y,Z koordinatları
Ölçülen: Tüm noktaların resim koordinatları
giderilmesinde, kontrol noktalarının dağılımı çok önemlidir. Blok köĢelerinde ve kenarlarında yeteri sıklıkta kontrol noktası olmalıdır. Daha fazla kontrol noktası daha iyi doğruluk demektir. Ancak GPS/INS değerleri, stereo model oluĢturulmasında ve rektifikasyonda havai nirengi gereksinimi için esneklik getirmiĢtir ve kontrol noktalarının sayısının azalmasını sağlamıĢtır. Ancak teknolojideki hızı geliĢimle analog kameranın yerini dijital kameranın almasıyla Küresel Konum Belirleme Sistemi (GPS-Global Positions System) / Ġnersiyal Ölçme Ünitesi (Inertial Measurement Unit – IMU) sistemi ortaya çıkmıĢ ve dengelemedeki yerini almıĢtır. Bu sistemde GPS ile kameranın konumu belirlenirken, IMU sistemi ile dönüklükler belirlenmektedir. Resim orta noktalarının koordinatları bu sistemle elde edilebilmektedir.
3.2.6.Sayısal Arazi Modelinin OluĢturulması
Sayısal yükseklik modeli Digital Elevation Model (DEM); Amerikan Jeolojik AraĢtırma Kurumunun (USGS US. Geological Survey) tanımına göre arazinin yükseklik bilgisinin kullanılan düĢey datumda X ve Y yönünde düzenli aralıklarla sayısal gösterimidir. Sayısal yükseklik modeli genelde bitki örtüsü ve insan yapısı objeler olmadan çıplak yer yüzeyine iliĢkin yükseklik bilgilerini ifade eder. (Yastıklı,2009)
Sayısal Arazi Modeli farklı Ģekillerde tanımlanmaktadır. Bazı ülkelerde Sayısal Arazi Modeli (SAM) ve Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ile eĢ anlamlı kullanılmaktadır ve arazi yüzeyini ifade eden rasgele dağılmıĢ Z leri ifade etmektedir. Sayısal Arazi Modeli genellikle arazi yüzeyinin belirgin topoğrafik özelliklerinin düzensiz olarak dağılmıĢ noktalar ve arazinin su ayrım ve su toplama çizgilerinin (breaklines) arazinin gerçek Ģeklinin daha iyi bir biçimde sayısal olarak sunulmuĢ biçimidir. Sayısal yükseklik modeli ile arazinin karakteristik özellikleri daha açık bir biçimde tanımlanmıĢ ve daha hassas bir biçimde konumlandırılmıĢtır. Sayısal arazi modeli kullanılarak üretilen eĢ yükseklik eğrileri arazinin gerçek Ģeklini daha gerçekci bir biçimde sunmaktadır. Bununla birlikte sayısal arazi modeli üretimi sayısal yükseklik modeli üretimine göre daha pahalı ve üretim süreci bakımından daha uzun sürelere ihtiyacı olan süreçtir. Sebebi su ayrım ve su toplama çizgilerinin (breaklines) üretiminin otomatik üretim açısından sıkıntılı olmasıdır. Özetle sayısal arazi modelinin teknik
açıdan sayısal yükseklik modelinden birçok uygulama da daha üstün olduğu söylenebilir.(Yastıklı,2009)ġekil 3.12’ de Sayısal Arazi Modeli görülmektedir.
ġekil 3.12: Sayısal Arazi Modeli (TKGM, 2011)
Sayısal Yüzey Modeli ise Sayısal Arazi Modeli ve Sayısal Yükseklik Modeli ile benzerdir, farkı yükseklik bilgilerinin bina, ağaç, kule ve diğer objelerin yüzeyine iliĢkin olmasıdır.
Sayısal arazi modelinin oluĢturulması 3 aĢamadan gerçekleĢtirilir:
1- Ġlk aĢamada DTM noktalarının otomatik olarak toplanması (20 m eĢit aralıklı) operatörler yardımıyla editlenmesi ve operatörler fotoğrametrik değerlendirme aletleri yardımıyla breakline çizgilerinin çizimiĢeklinde yükseklik bilgileri belirlenebilir.Su ayrım ve toplama çizgileri (breaklines) arazinin eğimi ve devamlılığını tanımlayan lineer öznitelik bilgileri olarak tanımlanabilir. Bu çizgiler kıyı çizgisi, barajlar, köprüler ve binalar gibi arazi yüzeyindeki ani değiĢimleri ifade eder. Yollar gibi çizgisel ayrıntıları içerebilir.Bu Ģekildeki yüzeyler Sayısal Arazi Modeli ile ifade edilir.
2- DTM noktaları ve Breakline çizgilerinin yardımıyla Üçgen Modelinin OluĢturulması 3-DTM noktaları ve breaklines çizgileri yardımıyla üçgenleme (triangulation) methoduyla Üçgenler Ağı (TIN) yüzey model oluĢturulur. Triangulated Irregular Network (TIN), rasgele dağılmıĢ X,Y,Z koordinatları bilinen noktalar yardmıyla hesaplanan komĢu, kesiĢmeyen üçgenler topluluğu olarak tanımlanır.TIN’ in vektör yapısı nokta, çizgi, poligon verileri üzerine kurulmuĢtur. Bu veriler nokta ve su ayrım ve toplama çizgileridir (arazinin karakteristik noktaları) ve üçgenler arasındaki topolojik
alanı ve uzunluğu, hacim hesaplamaları, eĢ yükseklik eğrileri ve yükseklik verilerinin enterpolasyonu için kullanılmaktadır. ġekil 3.13’ de üçgenleme (TIN) yapılmıĢ sayısal arazi modeli görülmektedir.
ġekil 3.13: TIN (Üçgenleme) yapılmıĢ Sayısal Arazi Modeli (TKGM, 2011)
3- TIN model oluĢturulduktan sonra sayısal arazi modeli, interpolasyon yöntemlerinden bir tanesi kullanılarak bilinen düzenli aralıklı X,Y aralıklı grid noktalarının yüksekliklerinin hesaplanması ile oluĢturulur. Bu Ģekilde oluĢturulan sayısal arazi modelinin CBS veri tabanlarında saklanması daha kolaydır. Topoğrafik yüzeylere iliĢkin yüzey bilgileri TIN, düzenli aralıklı grid (Sayısal Yükseklik Modeli, Sayısal Arazi Modeli, Yüzey Model) ve eĢ yükseklik eğrileri biçiminde saklanır.
3.2.7.Ortorektifikasyon ve Ortomozaik
Hava fotoğrafları yeryüzünden belli bir yükseklikte bulunan hava aracında (uçak veya helikopter) bulunan sayısal hava kamerası aracılığıyla çekilen ham görüntülerdir. Bu görüntüler, arazi topoğrafyası, dünyanın eğikliği, kameranın görüntü alma anındaki konumu gibi nedenlerden dolayı birçok geometrik bozulmaya maruz kalmaktadır. Bu
hataları ortadan kaldırarak, ham görüntüden güvenilir ve doğru ortofotolar üretme iĢlemine “ortorektifikasyon” denilir. Ortorektifikasyon sonrası görüntüler, geometrik olarak harita kalitesinde olmakla birlikte üzerlerinde alınacak herhangi bir ölçü arazi koordinatlarıyla ve ölçüsüyle uyumlu olacaktır. Ayrıca Coğrafi Bilgi Sistemi için gerekli coğrafi bilgiyi toplamak için ideal bir veri kaynağıdır.
Ortorektifikasyon; eğiklik ve yükseklik hatası giderilmiĢ fotoğraf , haritalarda ve
CBS’de kullanılmak üzere hava fotoğraflarındaki sistematik olmayan hataların giderilmesi iĢlemidir.Ortorektifikasyon iĢlemi gerçekleĢtirilmeden görüntü üzerinde doğru mesafe, pozisyon, açı ve alan ölçümü yapılamaz. Ortorektifikasyonun temel amacı; dünya yüzeyinin topoğrafik farklılıkları nedeniyle hava görüntülerinde oluĢan kaymaların giderilmesidir.
Ortofoto; Eğiklik dönüklük ve diferansiyel alanlarda yükseklik etkileri giderilmiĢ, ölçeklenmiĢ, bir haritanın geometrik niteliklerine sahip yeniden örneklenmiĢ fotoğraf görüntüdür.Sonuç olarak elde edilen ürün hava fotoğrafına iliĢkin eğiklik, dönüklük ve diferansiyel alanlarda yükseklik etkileri giderilmiĢ sayısal bir fotoğraf ya da görüntüdür.
Sayısal ortofoto üretimindeki temel düĢünce fotoğraf koordinat sisteminde tanımlanan sayısal görüntü matrisinin tanımlanan referans koordinat sistemindeki düzenli X ve Y aralıklı görüntü matrisine dönüĢtürülmesidir. Sayısal fotoğraf diğer bir ifadeyle görüntü, piksel koordinatları ile tanımlanmaktadır.
Ortofoto Harita; vektör haritalar gibi belirli bir pafta bölümlemesine göre üretilmiĢ,
lejant bilgileri, mevki cadde sokak isimleri eklenmiĢ ortofoto dur.
Ortofoto Mozaik; birden fazla ortofotonun bir araya getirilmesiyle oluĢturulan
görüntüdür. (Yastıklı, 2009)
Yer Örnekleme Aralığı – Ground Sample Distance (GSD)
Sayısal hava fotoğraflarında görüntü çözünürlüğü GSD (Ground Sample Distance) yani Yer Örnekleme Aralığı ile ifade edilir. Yer örnekleme aralığı yeryüzünde komĢu piksel merkezleri arasındaki uzaklık olarak tanımlanabilir. GSD, ġekil 3.14’ de görüldüğü gibi komĢu piksellerin merkezlerinin yeryüzündeki fiziksel karĢılıkları olarak tanımlanabilir.( Topan ve ark.,2006)
ġekil 3.14: GSD - Piksel ĠliĢkisi (Yıldız, 2010)
Yer Örnekleme Aralığı üretilecek olan haritanın çözünürlüğü ve kalitesine iliĢkin bilgi verir. GSD değeri görüntü alımı yapan kameranın odak uzaklığı, planlanan ortofoto haritanın ölçeğine ve uçuĢ yüksekliğine bağlıdır. Formulize edersek;
diyebiliriz. ( Comer, 1998 )
Örneğin 120 mm odaklı uzaklıklı bir sayısal kamera ile 1/5000 ölçekli ortofoto harita üretimi için ortalama 3000 m yükseklikten görüntü alımı yapıldığında GSD değeri ortalama 30 cm olacaktır.
3.3.Sayısal Ortofotonun Doğruluğu ve Kalitesi
Sayısal ortofotoların kalitesine etki eden en önemli faktör doğruluğudur. Sayısal ortofotoda geometrik doğruluk, noktanın ortofoto üretiminde kullanılan fotoğraf üzerindeki konumuna bağlı olarak değiĢmektedir. Diğer önemli bir etki de arazinin eğimidir. Arazinin eğimi arttıkça hata yayılma kuralına göre bu hataların etkileri artmaktadır. Geometrik Doğruluğu etkileyen faktörler:
- Bağlama Noktaları ve Yer Kontrol Noktalarının dağılımı ve fotoğraf koordinatları ölçüm doğruluğu
- Yer Kontrol Noktalarının koordinatlarının doğruluğu - Sayısal yükseklik modelinin doğruluğu (Baysal ,2007)
Sayısal yükseklik modeli ortofoto iĢleminin çok önemli bir bileĢenini oluĢturmaktadır. Sayısal Yükseklik Modelinin uygunluğu;
Haritalanacak yüzeyin pürüzlülüğüne, bağlıdır.
Sayısal arazi modelindeki noktalar, yüzeyin durumunu en iyi yansıtacak Ģekilde üç boyutlu olarak toplanır. Toplama iĢlemi sırasında eğer arazide çok keskin değiĢimler varsa daha sık noktalarda veri toplanırken, arazi yumuĢak olarak değiĢiyor ve düz ise daha seyrek noktalarda veri toplanır. Böylece arazi daha iyi temsil edilirken sayısal arazi modelinin ve dolaylı olarak ortofotonun doğruluğu da artırılır.
Ortofotonun görüntü kalitesi ise; uygun aydınlatma koĢulları yani güneĢ ıĢığı,eğim açısı, kullanılan kamera, optimum diyafram ve poz sürelerinin kullanılması gibi etkenlere bağlıdır. Bunlar uygun bir biçimde belirlenmez ise, komĢu ortofotolar arasında parlaklık ve kontrast farklılıkları oluĢur. Büyük alanlar için sayısal ortofotolar birleĢtirilerek ortofoto mozaikler üretilmektedir. Bu iĢlem gerçekleĢtirilirken bu parlaklık ve kontrast farklılıkları da dengelenebilmektedir. (Yastıklı,2009)
3.4. Ortofoto Haritaların CBS’ deki Önemi
Bilgisayar teknolojisinin geliĢimi ile birlikte, dijital ortofoto üretimi CBS uygulamalarında ön plana çıkmıĢtır. Klasik yöntemlerden farklı olarak dijital ortofotolar tamamen bilgisayar ortamında gerçekleĢtirilmektedir. Ortofoto haritalar CBS için çok önemli bilgi katmanlarından birini oluĢturur. ġekil 3.15’ de görüldüğü gibi ortofoto harita CBS için önemli bir veri altlığıdır.
ġekil3.15: Coğrafi Bilgi Sisteminde Katmanlar (Commonwealth of Kentucky Technology News, 2003)
Günümüzde yüksek ayırma güçlü raster teknolojisindeki geliĢim sayesinde CBS için konumsal veri toplamada uydu görüntülerinden ya da hava fotoğraflarından fotogrametrik mono veya stereo değerlendirme ile veri toplama yöntemleri hızla yerini almıĢtır. Bu geliĢimde yer alan sayısal ortofotolar da, CBS’ ye veri kaynağı olarak önemli bir seçenektir ve yeni bir altlık olma durumuna gelmiĢtir. Günümüzde ortofoto haritalar;
ġehir imar planlamasında ve uygulamalarında,
Tarımda yıllık ürün belirlenmesi ve tarımsal faaliyetlerin planlanmasında,
Ormancılıkta, orman kadastrosu ve orman amenajman planlarının hazırlanmasında,
Doğal afet müdahale çalıĢmalarında,
Ġvedilik gerektiren haritacılık çalıĢmalarında,
Erozyon tespit ve önleme çalıĢmalarında,
Baraj, sulama, drenaj çalıĢmalarına ait planlamalarda,
Kadastro çalıĢmalarında, Savunma planlamalarında, Nüfus Bilgisi Adres Bilgisi Yapılar Parseller Sınırlar Arazi Örtüsü UlaĢım Hidrografi Yükseklik Ortofoto Harita Jeodezi
UlaĢım ve telekomünikasyon ağlarının planlaması çalıĢmalarında,
Üç boyutlu kent ve arazi modellemesinde,
Haritaların güncelleĢtirilmesinde,
Doğal afet hasar tespit çalıĢmalarında;
Yaygın olarak uygulama alanları bulmaktadırlar (Erdoğan, 2000) ve (Baysal, 2007)
3.4.1Ortofoto Haritaların CBS Ġle Entegrasyonu
Ortofoto haritalar diğer veri setleriyle kombinasyonu ve üretilen verilere uyumluluğu konusunda analog sistemlere kıyasla büyük avantajlar sağlarlar. Bugün ortofoto üretimi giderek artan imkânlarla daha güçlü bilgisayarların geliĢmesi ve verinin daha kolay elde edinimi sayesinde, sayısal veri üretiminin artıĢı, çok fazla ticari yazılımların ve ortofoto üreten sistemlerinin, özellikle sayısal harita yapımını CBS nin iĢbirliğiyle yeni uygulama alanlarının geliĢmesi ile birlikte daha iĢlevsel olmaya baĢladı. Bugün sayısal ortofoto genellikle bir altlık olarak ya da görselleĢtirmek için kullanılmaktadır. Bununla birlikte ortofoto özellikle sayısal haritaların güncellenmesinde, otomatik harita yapımında ve yeni veri tabanlarının oluĢturulmasında çok geniĢ imkânlar sunar. 3.boyutunun çıkarımında farklı boyutlar ve nesne sınıflandırma imkânı sunar. (Baltsavias,1999)
Ortofoto haritalar üretimi kolay ve güncel olmayan topoğrafik haritalara nispeten daha ucuz ve daha kolay olan bir üretim olması nedeniyle popüleritesi giderek artan ürünler olmaya baĢladı. Ortofoto haritalar zengin bir görüntü bilgisi ve temel vektörel bilgi içerir. Sayısal ortofoto üretimi teknikleri analog tekniklerdeki deformasyonlar (doğruluk ve çözünürlük kaybı, mozaikleme zorluğu, özellikle de renkli görüntüler için) olmadan muazzam bir esneklik, düĢük maliyette yüksek bir verimlilik sunmaktadır. Ortofotoların radyometrik çözünürlükleri kolayca ayarlanabilir ve mutlak hassasiyeti çok yüksek olabilirler. Ortofotolar analog tekniklere göre daha hızlı ve daha ucuz üretilebilmelerine rağmen, onların asıl önemli temel avantajı yeni uygulamalara ve imkânlara fırsat tanıyabilmesidir. Sayısal ortofotoların CBS içerisine entegrasyonu bu imkânların en önemlisidir. Dahası, sayısal ortofotolar diğer veri setleriyle birleĢimine ve otomatik görüntü analizi ve sayısal harita yapımının kolaylaĢtırılmasına olanak sağlamaktadır.
(özellikle de plotter) ve büyük veri setleri için iĢlemci gücünün gereksinimleri, RAM, disk kapasitesi ve arĢivleme gibi donanımlara ihtiyacı vardır. Diğer problem özellikle geniĢ ölçekli uygulamalarda, DTM (Dijital Terrain Model) doğruluğudur, eğer DTM verisi hassas değil ise, 3 boyutlu objeler ortofoto üzerinde bozulur. Ortofoto haritanın kalitesini etkileyen en önemli faktörler: ( Baltsavias, 1999)
a) Hassasiyet ( ortofoto ölçeği ve DTM kalitesi) b) Çözünürlük
c) Ölçek
d) Radyometrik kalite
Günümüzde, sayısal ortofotoların popüler olmasından dolayı ve geniĢ CBS projelerin servis olarak sayısal ortofotoların üretimini sunan yazılım üreten çok sayıda ticari firma vardır. Akademik çevre içerisinde farklı sistemler geliĢtirilmiĢtir. Kamu ve diğer kuruluĢlar sayısal ortofotonun değerini anlayarak, onları diğer üretimleriyle entegre etmiĢlerdir.
Ortofoto haritaların CBS ile entegrasyonu ile birçok uygulamayı kısa periyod zaman aralıkları içerisinde geniĢ alanları kapsar. Tipik örnekleri çevre görüntüleme, doğal felaketler, kaynak yönetimi, değiĢim tespiti, planlama vs. ortofoto haritalar bu tür uygulamalar için ideal ürün oluĢturmaktadır. Maliyet fiyatlar giderek düĢmekte ve performans giderek artmaktadır. Sayısal ortofotolar sayısal haritalamadaki geliĢmelerle daha da desteklenmektedir. Sayısal haritalar ortaya çıktığında, onları ortofotolarla güncellemek ve sayısal ortofotolarla yeni ürünleri türetmek ve için diğer bilgilerle kombine etmek doğal bir adım olmuĢtur. Gerçek gereksinimler, aynı zamanda hassas haritalar, ölçek, bölge ve kullanıcı isteklerini geleneksel topoğrafik haritalarla gerçekleĢtirilemez. Gelecekte sayısal ortofoto haritalar klasik topoğrafik haritaların yerine baĢarıyla geçebilir. ( Baltsavias, 1999)
3.5. Ortofoto Harita Üretiminde ve CSB Entegrasyonunda Standartlar
CBS ile ortofoto haritaların entegrasyonu konusunda tartıĢılan farklı yaklaĢımlar vardır. Çok farklı görüntü formatları vardır ve bu nedenle standartların belirlenmesi gereksinimi vardır. Bir format seçimi ya da yeni bir format geliĢtirilmesi ve formatlar arasında dönüĢüm imkânı olması gereklidir. Ancak tekrarlı veri ve zaman ve disk
tüketiminden kaçınmak için geniĢ kullanımlı bir format, özellikle de yazılımın ve donanımın giriĢ ve çıkıĢ birimlerine uygun bir format ile gereklidir. ( Baltsavias, 1999)
3.5.1.Görüntü Formatındaki Bazı Ġhtiyaçlar:
Tam BaĢlık Bilgisi: BaĢlık veya özet bilgi ortofoto üretiminin tüm özetini içermeli,
geniĢletilebilir, esnek ve tercihen ASCII formatında olmalı. BaĢlık gerekli bilginin anlaĢılmasına ve üretimine olanak vermelidir. Örnek olarak, fotoğraf üzerindeki iç ve dıĢ yöneltme bilgisi, ortofotonun üretildiği kamera bilgileri, lens distorsiyon ya da sistematik hataları modelleme parametreleri ve piksel koordinatlara dönüĢüm (taranmıĢ rawdatanın) koordinatları fotonun üretimi ve her görüntü pikseli için piksel koordinatları, 3D koordinatları. Bu bilgiler metaveri açısından çok faydalı olacaktır.
Mozaikleme
Büyük veri setleri bilgisayarların belleği olan Ram de tamamen tutulamaz. Ard arda gelen formatlarda (B/W, BIL, BIP ya da BIB olabilir) çoğu görüntünün process iĢleminde gereken küçük komĢuluk dahilinde verinin hızlı eriĢimine izin vermez. Büyük veri setleriyle baĢa çıkabilmek için, görüntüler çeĢitli boyutlarda mozaiklenip, bölünerek bu sorunla baĢa çıkılabilir. ( Baltsavias, 1999)
Mozaikleme iĢlemi, üretilen ortofotoların amaca yönelik olarak standart paftalar Ģeklinde veya herhangi bir alanı kapsayan bölgesel bir Ģekilde bir araya getirilerek birleĢtirilmesidir. (Baysal, 2007)
Görüntü sıkıĢtırma
Bilgisayar ve disklerdeki depolama ihtiyaçlarını azaltmak için görüntülerin sıkıĢtırılması gereklidir. Ortofoto haritanın veri yapıları ve veri tabanı yönetimini de ilgilendirir. Bu konuda uygulamalar ve gerekli veri tipleri ve boyutları CBS nin yeteneklerine doğal olarak sıkıca bağlı olduğundan en uygun çözüm açıkça tek değildir. Ortofoto haritalar depolanır ve farklı modlarda veri tabanında yönetilir.
ile bütünleĢtirilmiĢ ortofoto uygulamaları için) diğer görüntü tipleri (tek görüntü veya video görüntüsü)
c) Bütün CBS verisini içeren veritabanı ile bütünleĢtirilmiĢ
Son seçenek teorik olarak daha cazip görünüyor ancak geniĢ veri setleri gibi problemlerle, farklı geniĢ verinin sunumu, komplike veri yapıları, ve uzun veriye eriĢim zamanı dezavantajı olabilir. Bir diğer yönü ortofoto üretiminin CBS ile iliĢkisidir. Sayısal ortofotoların çok yakında standart bir üretim olarak sunulacak olmasına rağmen, CBS kullanıcıları nadiren kendi ortofotolarını oluĢturma yeteneğine ihtiyaç duyabilir. Ayrıca ortofotonun büyük üreticileri en uygun üretim konfigürasyonunu düĢünülmelidir. Ortofoto haritanın CBS ile üretimi ve veri tabanında saklanması konusunda 2 ana olasılık vardır: ( Baltsavias, 1999)
CBS den bağımsız bir sistem tarafından üretim: Bu sistemde, güçlü özel
ortofoto üretimi yapan iĢ istasyonları, görüntü tarayıcıları ile ilgili diğer iĢ istasyonları, uygun bir çözüm gibi görünüyor. Editleme (düzenleme) ve ortofoto haritaların kontrolü için ayrı bir iĢ istasyonu gerekebilir. Ortofoto harita CBS den bağımsız bir ortamda üretilir sonra üretilen verilen CBS veri tabanına aktarılır. Bu seçenekte veri transferi yerel bir ağda sağlanabilir ve veriye yeniden format dönüĢümü gerekli olabilir.
CBS içerisinde Ortofoto Modülü (örneğin Intergraph, Erdas yazılımları) Bu
durumda ortofoto üretimi için gerekli olan fonksiyonların bazıları zaten CBS nin içerisindedir. Ortofoto haritaların CBS sistemleri ile entegrasyonu ile görüntüleme, iĢleme ve editleme iĢlemleri için gerekli fonksiyonları sunmalıdır. Gereksinimler sayısal fotogrametrik istasyonları ile aynıdır. Aynı donanım imkanlarıyla, birbirine entegre edilen CBS ve fotogrametrik yazılımlarla daha hızlı üretim ve veri tabanı imkanı sağlar. Bu yazılımların görüntüleme fonksiyonları (kaydırma, yakınlaĢtırma, uzaklaĢtırma, genel görünüm vb.) hızlı ve kullanıĢlı olmalıdır. Görüntüleme ve piksel ölçümü tek fotoda ve bazı uygulamalar için 3.boyut gereklidir. Diğer gerekli fonksiyonlar Ģunları içerir: raster editör, görüntü iĢleme, grafik desteği, ortofoto harita üretimi için gerekli harita üretim fonksiyonları. Ölçüler için, DTM ile direk kombine ve on-the-fly 3
boyutlu arazi detaylarının sayısal vektör sayısallaĢtırması, aynı zamanda detay çıkarımı için yarı otomatik görüntü analiz teknikleri desteklenmelidir.
Verinin standartlarını yüksek kalitesini ve kolay değiĢimini sağlamak için gerekli olanlar:
- Üretim - Veri formatı
- Dağıtım ve arĢiv medya - Kalite kontrol
Özellikle yüksek kalitenin sağlanması önemlidir. Ön değerlendirme olmadan, yapılan iĢler zaman, güç ve para kötü sonuçlar için harcanmıĢ olacaktır, ortofotoların geniĢ kullanımı azaltılacak ve yeni düĢük kalite veri çoğunlukla istemeyerek, ortofotolardan çıkarılacaktır. Yüksek standartlar özellikle geniĢ projeler için gereklidir, bilhassa ortofoto haritaların kullanımı ve üretimi birçok kuruluĢ tarafından gerçekleĢtirilmiĢse dikkat edilecek özellikler Ģunlardır:
Geometrik Hassasiyet Doğruluğu
Geometrik doğruluğu garanti altına almak için ihtiyaç duyulan Havai Nirengi dengeleme sürecinde Atmosferik düzeltme ve lens distorsiyonu dünyanın küreselliği düzeltmeleri getirilmelidir.
Görüntü Formatı
Görüntü baĢlığı ve özeti, kamera yöneltme bilgisi gibi yararlı bilgileri içermelidir. Ek olarak, mozaikleme ve sıkıĢtırılmıĢ veri desteklenerek ya da onların gelecekteki durumu planlanarak format standartı belirlenebilir.
Dağıtım ve arĢivleme
Manyetik tapes, CD Roms, vb. TaranmıĢ görüntü, post process edilen görüntüler ve mozaikler için radyometrik process ve doğrulama bilgilerinin depolanması gerekir. (Baltsavias, 1999)
3.5.2.Avrupa’da CBS ve Ortofoto Harita Üretiminde StandartlaĢma
3.5.2.1Avrupa Konumsal / Mekânsal Bilgi Altyapısı (INSPIRE)
Avrupa Birliği'nde geniĢlemenin sonucu olarak çevresel, ekonomik, sosyal ve politik konularda ortak karar almak oldukça zorlaĢmıĢtır. Avrupa düzeyinde verileri etkin kullanabilmek, destekleyen teknoloji ve bilgi altyapısı koordine etmek ve farklı
çıkmıĢtır 1. Avrupa Komisyonu tarafından konumsal veri altyapısının teknik olarak koordinasyonunu sağlamak amacıyla baĢlatılan Eylem 2142–ESDI (Avrupa KVA- Avrupa Konumsal Veri Altyapısı) giriĢimi; yerelden küresel düzeye birçok kaynaktan gelen coğrafi veri setlerini koordine ederek kullanıcıya sunmayı hedeflemektedir. Bu eylem, küresel veri paylaĢımı hedefiyle, bölgesel, ulusal ve yerel ölçekteki coğrafi verinin etkin kullanımı ve paylaĢımı için, kullanılacak teknoloji ve standartlarla ilgili politikaları belirlemeyi hedeflemektedir.
AB Konumsal Veri Altyapısı (INSPIRE-Infrastructure For Spatial Information in Europe) giriĢimi; 2001 yılında Avrupa Komisyonu Çevre Genel Müdürlüğü’nün kontrolünde kurulmuĢtur. INSPIRE, AB’nin yasal bir giriĢimi olarak coğrafi veri üretimi, veriye eriĢim ve kullanılması ile ilgili teknik standartlar, protokoller, kurumsal koordinasyon ve coğrafi veri politikalarını belirleyerek, Avrupa KVA çalıĢmalarında yönlendirici bir rol almıĢtır. INSPIRE Yönergesi, AB parlamentosu tarafından 14 Mart 2007 tarihinde kabul edilmiĢtir. Bu yönerge Avrupa’da KVA kurulması ve iĢler hale getirilmesi için yasal bir çerçeve sağlamayı, coğrafi verinin üye ülkelerde tüm düzeylerde daha etkin kullanılmasını amaçlamaktadır.
INSPIRE dokümanlarında coğrafi veriler; referans veri ve tematik veri kavramlarıyla anılmaktadır. Referans veri, genel yeryüzü özelliklerini temsil eden, farklı coğrafi veri kullanıcılarının uygulamalarında temel altlık olarak ve ortaklaĢa kullanabilecekleri veriler olarak kabul edilmektedir. Referans verilerin belirtilen zaman dilimine göre AB üye ülkeleri tarafından belirtilen standartta üretilip, kıtasal düzeyde çevresel, vb. uygulamalara destek sağlanması için eriĢime olanaklı hale getirilmesi beklenmektedir.
INSPIRE direktifine göre 3 farklı EK grupta 31 coğrafi veri grubuna ait uygulama kuralları hazırlanmaktadır. Belirtilen zaman dilimine göre bu verilerin metaverileri ile üretilip eriĢimi açılması hedeflenmektedir. Bu kapsamda Direktifin EK-I'inde; Coğrafi Referans Sistemleri, Coğrafi Grid Sistemleri, Coğrafi Yer Ġsimleri, Ġdari Birimler, UlaĢım Ağları, Hidrografya ve Koruma Alanları veri grupları; EK-2 kapsamında ise Sayısal Yükseklik Verileri, Adres, Tapu ve Kadastro Bilgileri, Arazi Örtüsü ve Ortofoto Görüntüler tanımlanmaktadır.(BHĠKPK,2010)
INSPIRE Direktifinde Ortofoto Görüntü; uydu ve hava sensörlerindan elde edilen yer yüzeyinin coğrafi referanslanmıĢ görüntü verisi olarak tanımlanmaktadır. Ortofoto görüntüsü kullanım alanları;
Yer yüzeyindeki ulaĢım ağı, hidrografya, arazi örtüsü ve jeoloji gibi farklı detayların çıkarımı, haritalanması ve güncellenmesinde,
Arazi kullanım, üretim ve endüstriyel tesisler, tarım ve su kültürü vb. tematik bilginin üretiminde,
Belli bir karasal bölgede özet tanımlayıcı bir bakıĢ sağlanmasında,
Diğer coğrafi verinin fonu olarak algılayıcı görüntü sağlanmasında,
Diğer coğrafi veri ve yer gözlem verisinin konumlandırılmasında,
Elde edilmiĢ görüntü verisinin diğer veriyle bütünleĢtirilerek hızlı biçimde coğrafi referanslandırılması,
Referans veri gruplarının sürekli güncellenmesi olarak sıralanmıĢtır.
Avrupa'da da farklı ortofoto görüntü verisi gruplarının mevcut ve yakın gelecekte kullanılması planlanmaktadır. Örneğin; IMAGE2000 projesi için Landsat7 ETM+ ve IMAGE2006 projesi için hava fotoğrafı, SPOT, IRS ve P6 verisi kullanılmaktadır. I&CLC2000 Projesi (Image2000 ve CORINE Arazi Örtüsü 2000 projesi) , AB kurumları tarafından yürütülen proje olup Image2000 ve CLC2000 olmak üzere bağlantılı projelerden oluĢmaktadır.
Image2000- uydu görüntülerinin elde edilmesi, ortorektifikasyon, Avrupa ve Ulusal mozaik görüntülerin üretilmesi için tüm aktiviteleri kapsamaktadır.
CLC2000- CORINE arazi örtüsü veritabanının üretilmesi ve değiĢikliklerin belirlenmesi için IMAGE2000 görüntüsü verisini de kullanarak ilgili tüm aktiviteleri takip etmektedir.(BHĠKPK,2010)
3.5.2.2INSPIRE Ortofoto Veri Özellikleri Standartları –Taslak Kurallar
INSPIRE Ortofoto Veri Özellikleri Standartları Taslak Kurallar, Tematik ÇalıĢma Grubu tarafından 15 Haziran 2011 tarihinde yayınlandı. Amacı Ortofoto veri temasının mekânsal veri için verinin teknik özelliklerini belirlemektir. 27 Mart 2007 tarihinde Avrupa Parlementosu Konseyinin yayınladığı INSPIRE Direktifi kapsamında yayınlanmıĢtır. Kapsamı proje sürecindedir. Bu kurallar Ortofoto Tematik Grup
