T.C.
SELÇUK ÜNĠVERSĠTESĠ FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ
HAZĠNE ARAZĠLERĠNDEKĠ ĠġGALLERĠN BELĠRLENMESĠNDE VE SATIġA ESAS
HAZĠNE ARAZĠLERĠNĠN KIYMETLENDĠRĠLMESĠNDE BĠLGĠ
TEKNOLOJĠLERĠNĠN KULLANIMI Abdullah ASLAN
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Harita Mühendisliği Anabilim Dalı
Ağustos-2012 KONYA Her Hakkı Saklıdır
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.
DECLARATION PAGE
I hereby declare that all information in this 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.
Abdullah ASLAN Tarih:
iv
ÖZET
YÜKSEK LĠSANS TEZĠ
HAZĠNE ARAZĠLERĠNDEKĠ ĠġGALLERĠN BELĠRLENMESĠNDE VE SATIġA ESAS HAZĠNE ARAZĠLERĠNĠN KIYMETLENDĠRĠLMESĠNDE BĠLGĠ
TEKNOLOJĠLERĠNĠN KULLANIMI
Abdullah ASLAN
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Harita Mühendisliği Anabilim Dalı
DanıĢman: Dr. Arzu ERENER 2012, 114 Sayfa
Jüri
DanıĢman Dr. Arzu ERENER Jüri Prof. Dr. Ferruh YILDIZ Jüri Doç. Dr. Ayhan GÖKTEPE
GeliĢen uzaktan algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) teknolojileri ile, hazine taĢınmazlarındaki iĢgaller, zamansal analizlerle daha hızlı, verimli ve ekonomik Ģekilde belirlenirken, güncelleme imkanı sunması, kolay ulaĢılabilir, analiz edilebilir, hızlı, doğru ve etkin karar verme odaklı çözüm olanakları sunması ile, CBS, taĢınmaz değeri saptanmasında etkin Ģekilde kullanılabilmektedir. Yeteri kadar personel, araç, gereç, ve donanım eksikliğinden dolayı tespit edilemeyen büyük alanlardaki iĢgaller, UA ve CBS ile oldukça ekonomik ve hızlı olarak belirlenebilmekte ve güncellenebilmektedir. TaĢınmazlarla ilgili temel bilgilerin doğruluğunun belirlenmesi ve bunların bir veri altyapısı olarak hazırlanması baĢlangıçta uzun ve zahmetli bir çalıĢma gerektirebilir. Ancak bu bilgilerin bir CBS içinde yer alması, daha fazla parametrenin dikkate alınabilmesi olanağını sunmaktadır, buda, subjektiviteden uzak daha kısa sürede, daha gerçekçi rakamların ele edilmesini sağlamaktadır.
Bu amaçla, bu çalıĢma kapsamında, dijital görüntüler ve coğrafi bilgi teknolojileri kullanılarak, hazineye ait taĢınmazlar üzerindeki iĢgallerin belirlenmesi ve satıĢa esas hazine taĢınmazlarının tahmini bedelinin belirlenmesinde altlık olarak kullanılacak taĢınmaz değer haritasının oluĢturulması amaçlanmıĢtır. Uygulama alanı olarak, iĢgallerin olduğu ve taĢınmaz satıĢları yapılan Konya ili, Meram ilçesi, Dere mahallesi seçilmiĢtir.
Hazineye ait taĢınmazlar üzerindeki iĢgallerin belirlenmesi için hava fotoğrafları dijital görüntü iĢleme yöntemleri ile sınıflandırılarak, elde edilen sonuç görüntülerindeki taĢınmazlar, CBS ortamında hazine sınırları ile çakıĢtırılarak iĢgaller belirlenmiĢtir. TaĢınmaz değer haritalamasını etkileyebilecek 7 farklı parametre dikkate alınmıĢtır. Bunlar: eğim, bakı, jeolojik durum, sosyal donatıya yakınlık, su ağına yakınlık, kanalizasyon ağına yakınlık, ulaĢım ağına yakınlıktır. TaĢınmaz değer haritalaması için, bu parametreler dikkate alınarak, CBS ortamında Çok Kriterli Karar Verme Analizi ve Analitik HiyerarĢi Yöntemi uygulanmıĢtır. Parametre ağırlıkları ise puanlama yöntemi ve karĢılaĢtırma yöntemine göre bulunmuĢtur.Bu iki yönteme göre elde edilen değer haritaları CBS ortamında karĢılaĢtırılmıĢtır. Ayrıca bu sonuç değer haritaları çalıĢma alanında satıĢı yapılan taĢınmazlarla karĢılaĢtırılarakta değerlendirilmiĢtir.
Sonuç olarak yüksek çözünürlüklü dijital görüntüler ve CBS teknikleri kullanılarak yapılan bu çalıĢmada, hazine taĢınmazlarındaki iĢgaller ve taĢınmaz değerleri daha hızlı, verimli, ekonomik ve objektif olarak belirlenmiĢtir. Klasik yöntemlere göre oldukça avantajlı olan bu tür çalıĢmalar ileriki çalıĢmalara altlık ve örnek nitelikte olduğu için oldukça önem taĢımaktadır.
Anahtar Kelimeler: Arazi Kullanımı, Coğrafi Bilgi Sistemleri, Dijital Görüntüler, Hazine
v
ABSTRACT MS THESĠS
DETERMĠNATĠON OF THE OCCUPATĠONS ĠN TREASURY LANDS AND ASSESSMENT OF SALE ESSENCE TREASURY LANDS BY INFORMATĠON
TECHNOLOGĠES Abdullah ASLAN
THE GRADUATE SCHOOL OF NATURAL AND APPLIED SCIENCE OF SELÇUK UNIVERSITY
THE DEGREE OF MASTER OF SCIENCE / DOCTOR OF PHILOSOPHY IN MAP ENGINEERING
Advisor: Dr. Arzu ERENER
2012, 114 Pages Jury
Advisor Dr. Arzu ERENER Jury Prof. Dr. Ferruh YILDIZ Jury Doç.Dr. Ayhan GÖKTEPE
The real estate occupations belonging to the treasury can be determined more quickly, efficiently and economically by temporal analysis by using remote sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) technologies, GIS can also be used effectively in determining the value of real estate as it provide update, easy accessibility and analyses, accurate and effective decision-making opportunities. The occupations in large regions that can not be determined due to lack of enough staff, equipment, tools, and hardware can be monitored more economically and quickly by the Remote Sensing and GIS technologies. Determination of the accuracy of basic information regarding the real estates and their initial preparation of a data infrastructure may require long and laborious work. However, including this information in a GIS, offers the opportunity to be considered further parameters, which provide realistic values to be addressed by pruning away the subjectivity.
Therefore, in the contend of this study, it is aimed to detect the real estate occupations belonging to the treasury and obtaining real estate value map that may be used as a base for determining the estimated cost of real estates by using digital images and geographic information technologies. The application area is selected as the province of Konya, Meram district, River neighborhood where the occupations and real estate sales are present.
Inorder to identify the occupations on the real estates owned by the treasury, the aerial photographs were classified by using digital image processing techniques. The occupations were identified in GIS environment by overlaying the boundaries of the treasury with real estates obtained in the result images. 7 different mapping parameters that may affect the property values were taken into consideration. These are: slope, aspect, geological situation, proximity to social reinforcement, water network, sewage network and public transport network. By taking into consideration these parameters, Multi-Criteria Decision Analysis and Analytic Hierarchy Process weere applied in a GIS environment for mapping the real estate value. The weights of parameters was obtained according to the method of comparison and scoring method. The maps obtained as a result of these analyzes were compared in a GIS environment. Additionally, these results were assessed by comparing with the sale values of real estates in the study area.
In conclusion, using high-resolution digital images and GIS techniques in this study, the occupations in the treasury and the real estate values were determined more efficiently, economically and objectively. Such studies, which is very advantageous than conventional methods, are important for providing a base and sample property. This type of studies which is very advantageous according to the classical methods, and has exemplary nature is the base for future work, therefore, are very important.
Keywords: Database, Geographical Ġnformation System, Digital Ġmage, Treasure Realestate,
vi
ÖNSÖZ
Hazine arazilerindeki iĢgallerin belirlenmesinde ve satıĢa esas hazine arazilerinin kıymetlendirilmesinde bilgi teknolojilerinin kullanımı konulu Yüksek Lisans çalıĢmamın her aĢamasında yardımlarını ve her türlü desteğini esirgemeyen, en yoğun dönemlerinde bile zaman ayıran ve her zaman anlayıĢlı danıĢman hocam sayın Dr. Arzu ERENER‟ e içtenlikle teĢekkür ederim. ÇalıĢmalarım sırasında sonsuz yardım ve desteğini esirgemeyen sevgili arkadaĢım Yüksek Mühendis Cafer Tayyar OKKA ‟ya, ayrıca tez çalıĢmam süresince göstermiĢ oldukları müsamaha için mesai arkadaĢlarıma teĢekkürü bir borç bilirim. Son olarak maddi ve manevi desteklerini esirgemeyen canım Aileme sonsuz teĢekkürlerimi sunuyorum.
Abdullah ASLAN KONYA-2012
vii ĠÇĠNDEKĠLER ÖZET. ... ..iv ABSTRACT ... v ÖNSÖZ ... vi ĠÇĠNDEKĠLER ... vii SĠMGELER VE KISALTMALAR ... x 1. GĠRĠġ ... 1 2. KAYNAK ARAġTIRMASI ... 4 2.1. Bilgi Sistemleri………...4
2.1.1. Coğrafi bilgi sistemleri………5
2.1.1.1. TaĢınmaz değerlemesinde coğrafi bilgi sistemleri ………...6
2.1.2. CBS tabanlı taĢınmaz değer haritalarının oluĢturulması……….8
2.1.2.1. Çok kriterli karar verme analizi………..8
2.1.2.2. Karar verme süreci ve analitik hiyerarĢi yöntemi………….…………..8
2.1.2.2.1. Karar verme süreci...………..8
2.1.2.2.2. Analitik hiyerarĢi yöntemi………..9
2.1.3. Uzaktan algılama………...11
2.1.3.1. Uydu verileri……….15
2.1.3.2. Fotoğrafik sistemler ve hava fotoğrafları……….16
2.1.4. Dijital görüntü iĢleme teknikleri………18
2.1.4.1. Atmosferik düzeltme ve maskeleme……….18
2.1.4.2. Geometrik düzeltmeler………..18
2.1.4.3. Sınıflandırma……….21
2.1.4.3.1. Kontrollü sınıflandırma………21
2.1.4.3.2. Kontrolsüz sınıflandırma………..24
2.2. Milli Emlak Genel Müdürlüğü……….25
2.2.1. Kamu malları……….25
2.2.1.1. Sahipsiz mallar………..25
2.2.1.2. Orta malları………...26
2.2.1.3. Hizmet malları………..26
2.2.2. Devletin özel malları……….26
2.2.3. Milli Emlak Genel Müdürlüğünün yetki ve görevleri………...27
2.2.4. Hazine mallarının yönetimi………...28
2.2.4.1. Tespit iĢlemleri……….28
2.2.4.2. Tahliye ve el atmanın önlenmesi………..29
2.2.4.3. Ecrimisil iĢlemleri……….29
2.2.4.4. Tahsis iĢlemleri...………..29
2.2.4.5. Kira iĢlemleri………30
2.2.4.6. Ġrtifak hakkı ve kullanma izni iĢlemleri………30
viii
2.2.4.8. Kamu konutları……….32
2.2.5. Hazine mallarının elden çıkarılması………..32
2.2.5.1. SatıĢ iĢlemleri………32
2.2.5.2. Devir ve terk iĢlemleri………..33
2.3. TaĢınmaz Değerlemesi……….33
2.3.1. TaĢınmaz mal değerleme yöntemleri……….33
2.3.1.1. KarĢılaĢtırma yöntemi………...34
2.3.1.2. Gelir yöntemi………35
2.3.1.3. Maliyet yöntemi………35
2.3.1.4. Puanlama yöntemi……….35
2.3.2. TaĢınmaz değerine etkiyen faktörler……….37
2.3.2.1. Parselin Ģekli ve büyüklüğü………..38
2.3.2.2. Kamu hizmetlerinden ve altyapı tesislerinden yararlanma…………...39
2.3.2.3. Parselin eğimi………39
2.3.2.4. Zemin durumu………...39
2.3.2.5. Eğitim merkezlerine, sağlık servislerine,alıĢveriĢ merkezlerine, alıĢ- veriĢ merkezine, otopark alanlarına ve ulaĢım sistemine olan uzaklık…...40
2.3.2.6. Mevcut imar planı ve bu plana uygun yapı düzeni………...41
2.3.2.7. Cephe kullanımı………41
2.3.2.8. Bakı………...41
3. MATERYAL VE YÖNTEM ... 43
3.1. ÇalıĢma Alanı ... 43
3.2. ÇalıĢmada Kullanılan Veri Kaynakları ... 43
3.3. Uygulama………..45
3.3.1. Hazine taĢınmazlarındaki iĢgallerin belirlenmesi………..45
3.3.1.1. Paftaların sayısallaĢtırılması ve sözel verilerle eĢleĢtirilmesi………...46
3.3.1.2. Hava fotoğraflarının iĢlenmesi………..47
3.3.1.2.1. Atmosferik ve geometrik düzeltme………..47
3.3.1.2.2. Hava fotoğraflarının birleĢtirilmesi………..47
3.3.1.2.3. Görüntülerin kesilmesi……….48
3.3.1.3. Kontrollü sınıflandırılmanın yapılması……….49
3.3.1.4. Doğruluk analizi………51
3.3.2. Hazine taĢınmazlarına ait taĢınmaz değer haritası için CBS tabanlı örnek uygulama……….51
3.3.2.1. Faktörlerin belirlenmesi ve normalleĢtirilmesi………54
3.3.2.1.1. Sayısal yüksekli modelinin oluĢturulması………...54
3.3.2.1.2. Eğim ve topoğrafik yapı……….. 55
3.3.2.1.3. Bakı haritası………..57
3.3.2.1.4. Parselin Ģekli ve büyüklüğü………..59
3.3.2.1.5. Eğitim merkezlerine, sağlık servislerine ve alıĢveriĢ merkezlerine olan uzaklık……….60
3.3.2.1.6. Jeoloji ve zemin durumu………..63
3.3.2.1.7. Kamu hizmetlerinden ve altyapı tesislerinden yararlanma…..64
3.3.2.1.7.1. UlaĢım ağına olan uzaklık……….64
3.3.2.1.7.2. Kanalizasyon ağına olan uzaklık………...67
3.3.2.1.7.3. Su ağına olan uzaklık………69
3.3.2.1.8. Mevcut imar planı……….71
ix
3.3.2.2.1. Faktör ağırlıklarının puanlama yöntemine göre belirlenerek
oluĢturulan değer haritası……….71
3.3.2.2.2. Faktör ağırlıklarının karĢılaĢtırma yöntemine göre belirlenerek oluĢturulan değer haritası……….74
4. ARAġTIRMA BULGULARI VE TARTIġMA ... 78
4.1. Hazine TaĢınmazlarındaki ĠĢgallerin Ġrdelenmesi ... 78
4.2. SatıĢa Esas Hazine Arazilerinde Tahmini Bedelin Belirlenmesi………..84
4.2.1. Milli Emlak Müdürlüğünde tahmini bedelin belirlenmesini düzenleyene mevzuat hükümleri………..84
4.2.2. Tahmini bedelin belirlenmesi………87
5. SONUÇLAR VE ÖNERĠLER ... 94 5.1. Sonuç………94 5.2. Öneriler………96 KAYNAKLAR……….……….97 EKLER……… 102 ÖZGEÇMĠġ ... 114
x
SĠMGELER VE KISALTMALAR Kısaltmalar
AHY : Analitik HiyerarĢi Yöntemi CBS : Coğrafi Bilgi Sistemi
GIS : Geographical Information Systems KAKS : Kat Alanı Katsayısı
MEGM : Milli Emlak Genel Müdürlüğü MEOP : Milli Emlak Otomasyon Projesi
MCDA : Multi Criteria Decision Analysis (Çok Kriterli Karar Verme Analizi) TAKS : Taban Alanı katsayısı
1. GĠRĠġ
Kamu malları yönetiminin temel mantığı, kamunun ortak ve eĢit Ģekilde yararlanmasını, kamu hizmetlerinin kesintisiz sürdürülmesini, milli servetin ve kültürün korunmasını sağlamaktır. KiĢilerin bu mallara tecavüz ve müdahaleleri veya bunları herhangi bir Ģekilde iktisap etmeleri, toplum yararına aykırı düĢer, tatmininde kamu yararı bulunan toplumsal bir ihtiyacı karĢılayan kamu hizmetlerinin iĢlemesine engel olur.
Ülkemizde mevcut taĢınmazların yaklaĢık %51 oranındaki kısmı, Devletin hüküm ve tasarrufu altındaki veya Maliye Hazinesi adına kayıtlı yerlerden oluĢmaktadır. Bu taĢınmazların korunması, yönetimi ve denetlenmesi önem arz etmekte olup bu görev Milli Emlak Genel Müdürlüğüne (MEGM) verilmiĢtir. Bu taĢınmazlara iliĢkin kayıtlar grafik olmayan veriler Ģeklinde tapu müdürlüklerinden alınmaktadır. Mülkiyete iliĢkin sayısal veriler ise Kadastro Müdürlüklerinden ve Belediyelerden alınmaktadır. Bu alınan verilerin organizasyonu, iliĢkilendirilmesi ve sonrasında analizi oldukça külfetli olmaktadır. Bu nedenlerden dolayı, elde edilen grafik ve sözel verileri Hazine taĢınmazlarının idaresinde en etkin, hızlı ve verimli Ģekilde kullanmak için günümüz teknolojisinin getirdiği olanaklardan yararlanmak kaçınılmaz hale gelmiĢtir.
Bilgi, insanoğlunun hayattaki en önemli değerlerinden biridir. Bilgiyi doğru ve güncel olarak elinde bulunduran ve onu etkin bir Ģekilde kullanabilen birey ve toplumlar tarih boyunca daima insanlığa yol gösterici olmuĢlardır. Bilgiye sahip olmak kadar onu etkin bir biçimde kullanmakta önemlidir. Aksi halde bilgi, problemin çözümünde yetersiz kalacaktır (Yomralıoğlu, 1999).
Bilgi çağı olan günümüzde insanları, insan hayatını, kurumları ve kurumsal çalıĢmaları hızlı bir Ģekilde etkilemekte/etkilemeye devam etmektedir. Bu etkilenme ile de bireyler ve kurumlar faaliyetlerini günün değiĢen Ģartlarına uydurmak zorunda kalmaktadır. Günümüzde bilginin artması ile onun nasıl depolanacağını, iĢimize yarayan kısmının nasıl ayıklanacağını, gerektiğinde nasıl etkin kullanılacağı sorularını da beraber getirmiĢtir. Bu sorulara cevap olarak bilgi sistemleri oluĢturulmuĢtur. Günümüzde bilginin paylaĢımı, saniyelerle ölçülen hızda, bilgisayarın bir tuĢuna basmak ile gerçekleĢmektedir. Bireyler ve kurumlar karĢılaĢtıkları problemlerin çözümünde, bilgi teknolojilerinin geliĢmesine paralel olarak, daha rahat ve hızlı sonuçlar almaya baĢlamıĢlardır.
Kurumlar, sahip oldukları bilgileri bir sistem içerisinde değerlendirmelidirler. Bu sistem klasik yöntemler olabileceği gibi (arĢiv, kataloglama vb.), günün Ģartlarına göre mevcut olan dijital ortamlarda veya bilgi teknolojilerinin geliĢtirdiği ürünlerle de olabilir. Yapılacak iĢin büyüklüğü fazla değilse maliyet, zaman gibi faktörler açısından arĢivleme, dosyalama yöntemlerine baĢvurulabilir. Ancak yapılacak iĢin verisi ve boyutu fazla ise klasik yöntemlerden vazgeçmek yararımıza olacaktır. Bilgi teknolojilerinin sağladığı avantajların daha fazla olduğu, günümüzde açıkça ortaya çıkmaktadır. Bu avantajların farkına varan her kurum artık bilgi teknolojilerinden daha fazla yararlanmayı öncelikli hedefleri arasına koymuĢtur.
Milli Emlak Genel Müdürlüğünce hazine mallarının yönetilmesi kapsamında hazineye ait taĢınmazların tespitinin yapılması ve fiili durumlarının belirlenmesi neticesinde ecrimisil (iĢgal bedeli) alınması, iĢgal ve tecavüzlerin giderilmesi, satıĢ, trampa (takas) , kiralama ve irtifak hakkı vb. iĢlemlerde kıymet takdiri yapılması, hem kaynakların rasyonel ve verimli kullanılması hem de emek ve zaman kaybı olmadan iĢ ve iĢlemlerin hızlanmasında bilgi teknolojilerinden yararlanmak kaçınılmaz hale gelmiĢtir.
Bu nedenle bu çalıĢma kapsamında CBS teknolojileri kullanılarak daha verimli, daha hızlı ve daha objektif değer haritaları oluĢturulması amaçlanmıĢtır. Yersel ölçmelere ve klasik yöntemlere göre hız, doğruluk, maliyet ve zaman açısından büyük avantaj sağlayan dijital görüntü verilerinin coğrafi bilgi sistemi teknolojileri ile birlikte kullanılması, arazi örtüsü/kullanım değiĢimlerin saptanmasında ve güncelleĢtirilmesinde önemli rol oynamaktadır. Sorun çözme, karar verme sürecinde yardımcı olacak bilgilerin üretilmesi ve yönetilmesinde dijital görüntüler ve CBS (Coğrafi Bilgi Sistemleri) gibi iki disiplinin bir arada kullanılması, elde edilen bilgilerin takibi ve kontrolü açısından büyük önem kazanmaktadır. Örneğin uydu görüntüleri ile zamansal yapılan değiĢim analizleri, taĢınmazlardaki iĢgallerin belirlenmesine olanak sağlar niteliktedir. Literatürde uydu görüntüleri ile zamansal değiĢim analizleri genel olarak kentsel geliĢimin izlenmesi, arazi örtüsü/kullanımının zaman içerisindeki değiĢiminin izlenebilmesi, afet değerlendirmesi gibi çalıĢma konularında yapılmaktadır.
Bu çalıĢmanın diğer bir amacı da dijital görüntülerden değiĢim analizleri ile kadastral alanlardaki iĢgallerin belirlenmesidir. Literatürde kadastral alanlarda iĢgallerin belirlenmesi konusunda yapılmıĢ çok çalıĢma bulunmadığından bu alanda bu çalıĢma özgün bir niteliği sahiptir.
Hazineye ait taĢınmazların tespitinin bir an önce yapılarak ekonomiye kazandırılması gerekmektedir. TaĢınmazların ekonomisine konu olan kiralama, alım-satım, trampa, irtifak hakkı tesis edilmesi, tapuda ayni ve sınırlı hak tesis edilmesi, taĢınmazların kısmen veya tamamen kamulaĢtırılması, devletleĢtirilmesi, ortaklığa ayni sermaye konulması gibi hemen hemen tüm iĢlemler ile taĢınmaz gelirlerinden vergi alınabilmesi taĢınmazların değerinin bilinmesine bağlıdır (Utkucu, 2007).
TaĢınmaz değerlerinin objektif (nesnel), doğru ve güvenli bir Ģekilde belirlenmesi, taĢınmaz sahiplerini, satıcılarını, alıcılarını ilgilendirdiği kadar, toplumsal ekonomi açısından da önem taĢımaktadır. TaĢınmazlar toplumsal servetin büyük bir bölümünü oluĢturmaktadır. Herkes sahip olduğu taĢınmazın doğru değerini bilmek ister (Açlar ve ÇağdaĢ, 2002).
Bu çalıĢmada Konya Ġli, Meram Ġlçesi, Dere mahallesi sınırları içerisinde hazineye ait taĢınmazlar üzerindeki iĢgallerin Hava Fotoğrafları verileri ve coğrafi bilgi sistemi teknikleri kullanılarak belirlenmesi yanında uygulama bölgesine ait mekânsal ve mekânsal olmayan verilerden yararlanarak CBS teknolojisini kullanarak, parsel değerine etkiyen faktörler ile çok kriterli karar verme analizi yardımıyla taĢınmaz değer haritası oluĢturmak amaçlanmıĢtır. Bu amaçlar kapsamında kullanılacak olan uydu teknikleri ve CBS analizleri ile yöneticilerin sağlıklı karar vermesi için bir karar destek sistemi oluĢturulması yanında, daha hızlı ve daha kısa sürede bilgi üretimi ile sonraki çalıĢmalara altyapı sağlaması bakımından, çalıĢma oldukça önem arz etmektedir.
2. KAYNAK ARAġTIRMASI
2.1. Bilgi Sistemleri
Bilgi, sadece bireylerin değil toplumların geliĢmelerini de doğrudan etkilemiĢ ve çağın “bilgi çağı” olarak adlandırılmasına neden olmuĢtur. Günümüzde artık bir kaynak olarak kabul edilen bilgiden toplumlar en iyi Ģekilde yararlanma yoluna gitmektedir (Yomralıoğlu, 2000).
Bilgi, sözcük anlamı olarak “bir iĢ veya konu hakkında bilinen Ģey” demektir. Bununla birlikte bilgi, insan aklının eriĢebileceği olgu, gerçek ve ilkelerin tümü olarak da ifade edilmektedir.
Dünya nüfusunun artması ile kalite ve farklı hizmet talebinin doğması bilgiye sahip olma ve bilgiyi verimli kullanma ihtiyacını ortaya çıkarmıĢtır. Bilgi hacminin büyüklüğü ve yoğunluğu, bilgilerin karmaĢık bir yapı almasına neden olmaktadır. Bu bilgilerin organize bir Ģekilde yönetilmesi mutlak bir ihtiyaç halini almıĢtır. Bilgi teknolojisindeki geliĢim, beraberinde bilgi sistemleri kavramını ortaya çıkarmıĢtır. Bilgi Sistemleri; bilgisayar destekli veri kullanımı ve analizi için geliĢtirilmiĢ araçlardır. Yönetim, planlama ve karar vermede rasyonel bir yaklaĢım sağlanması, uygulamaların hızlı, doğru ve verimli olarak yapılabilmesi dolayısı ile birçok iĢletme, kurum ve örgütçe bilgi sistemleri bir araç olarak kullanılmaktadır. Bilgi sistemleri sayesinde çevreye ya da sosyal yapıya iliĢkin veri kümeleri bilgisayar destekli çalıĢmalarla yönetilerek, toplum yararına çeĢitli bilgiler üretilmektedir.
Genel olarak, öğrenme, araĢtırma ve gözlem sonucu ortaya çıkan bilgi, idari, hukuki, sosyal, bilimsel, ekonomik, kültürel, ticari vb. diğer konularda araĢtırma yapmak, politika üretmek, günlük olaylara yön vermek için gerekli olan önemli bir kaynak ve ihtiyaçtır.
YaĢadığımız bilgi çağında, bilgi teknolojisi çok değiĢik alanlarda insanlığa hizmet vermektedir. Özellikle konuma bağlı bilgilerin yönetilmesinde coğrafi bilgi sistemleri (CBS) birçok konumsal uygulamada önemli rol oynamaktadır. Uzaktan algılama teknolojisi de çok geniĢ alanlarda kısa sürede bilgi üretmesi açısından birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Uzaktan Algıma teknolojisinin CBS entegrasyonu, yeryüzündeki doğal ve yapay kaynakların çok daha verimli yönetilmesine olanak sağlamaktadır (Yomralıoğlu ve Çelik, 1994).
Çevre ile ilgili kararların alınabilmesi, çevreyi etkileyen unsurların belirlenmesi için öncelikle söz konusu çevrenin doğal yapısı gerçeğe uygun olarak modellenmeli ve konumsal analizler ile çevresel değiĢimlere ait iyileĢtirici kararlar alınmalıdır. Özellikle uzaktan algılama ile sağlanan uydu görüntüleri, çok geniĢ alanlara ait arazi yapısı hakkında önemli bilgiler içerdiğinden, çevreye yönelik planlamalar daha dinamik olarak gerçekleĢtirilmektedir (Yomralıoğlu, 2000).
2.1.1. Coğrafi bilgi sistemleri
Coğrafi bilgi sistemi (Geographic Ġnformation System-GIS), mekânsal- konumsal verinin toplanması, depolanması, iĢlenmesi, görüntülenmesi, analizi ve çıktısının alınmasını sağlayan sözel ve vektörel verinin aynı ortamda eĢlendiği sistemdir.
Günümüz bilgi teknolojisinden yararlanarak harita-destekli uygulamaların yerine getirilmesinde bilgiden maksimum düzeyde yararlanarak bilgiyi etkili ve hızlı bir Ģekilde kullanılabilir. Özellikle harita bilgisi olarak nitelendirilen, konuma bağımlı grafik ve grafik olmayan yazılı bilgilerin bir sistem içerisinde bütünleĢtirilmesi gerekmektedir. Böylece depolanacak mevcut bilgiye hızlı ve sağlıklı bir Ģekilde ulaĢılabilir. CBS bu imkânı günümüzde kullanıcıya sağlayan önemli bir teknolojik araçtır (Yomralıoğlu, 1999).
CBS, yer ve yakın çevresini ilgi alanı içine almıĢ bir mekânsal bilgi sistemidir. Bu nedenle, yeryüzündeki nesneleri ve bu nesnelerin birbirleriyle olan iliĢkilerini (topoloji) açıklamak üzere, temel verisi (nokta, çizgi ve alansal olarak açıklanan) geometrik karakterli konum verisidir. Konum verisi ulusal referans sisteminde tanımlanmıĢ (jeodezik referans sistemi, idari birimler, mülkiyet birimleri, adresler vb.) birimler ile açıklanan verilerdir. Ancak sistemin mekânsal olması için konum bilgisi, yanında mekâna iliĢkin semantik bilgi de (tanımlayıcı bilgi, öznitelik bilgisi, sözel bilgi, tematik bilgi vb.) tanımlanmalıdır. Sistem bileĢenlerinin zaman içindeki değiĢimlerinin gözlemlenmesi ve güncelleĢtirilebilmesi zaman bilgisinin de sistem içinde yer alması gerekir. Ayrıca sistem içinde yer alan veri/bilgiler hakkında da bilgilerin tutulması gerekir. Sistem içinde yer alan tüm veri gruplarının kendi içlerinde ve birbirleriyle olan iliĢkileri kartografik olarak görselleĢtirilebilir.
Bir kentin teknik alt yapısının kontrol altında tutulması ve sorunların giderilmesi, çevre kirliliği, orman arazilerindeki kayıplar, emlak vergilerinin sağlıklı bir Ģekilde toplanması, nüfus yoğunluklarının artıĢı, trafik sorunlarının çözümü, meteorolojik olaylar, tarım alanlarının yok olması, ulaĢım ve altyapı planlamaları, kamu
hizmetlerinin planlaması günümüzde karĢılaĢılan ve her biri coğrafi özelliğe sahip problemlerdir. CBS, bu ve bunun benzeri sorunların çözümünde kullanılmak üzere, harita ve grafiklerin yapımında, senaryolar üretmede, çeĢitli çözüm yolları uygulanarak sonuçlarının tetkik edilmesinde yardımcı olmaktadır. CBS ile bir Ģehirdeki tüm mülkiyeti, binaları, yolları, doğalgaz, su, elektrik, gelir durumu gibi birçok veriyi depolayıp bilgisayar ortamında görüntüleme ve sentezleme iĢlemleri yapılabilmektedir. Bu özelliklerinden dolayı günümüzde CBS, dünya üzerinde birçok ülkede, kamu ve özel kuruluĢlarda yüz binlerce insan tarafından kullanılan, büyük bir ekonomik endüstri haline gelmiĢtir.
2.1.1.1. TaĢınmaz değerlemesinde coğrafi bilgi sistemleri
Günümüzde özellikle CBS teknolojileri ve uygulama alanları hızla geliĢmekte ve önemi iyice artmaktadır. Bu uygulama alanlarında biri de CBS teknolojisinin taĢınmaz değerlemesinde kullanımıdır. Değerleme iĢlemi taĢınmaz piyasası hakkında dikkatli bir araĢtırmanın yapılmasını, gerekli verilerin toplanmasını, uygun analitik tekniklerin kullanılmasını, bilgi ve tecrübe yanında profesyonel hüküm vermeyi gerektirmektedir. Dolayısıyla önemli bir kullanıcı kitlesine sahip olan CBS teknolojisinden taĢınmaz değerleme faaliyetleri süresince üst düzeyde yararlanmak gerekmektedir (NiĢancı, 2005).
Bir taĢınmazın değeri, genelde konum itibarı ile o taĢınmazın sahip olduğu özellikler ile doğrudan iliĢkilidir. Dolayısıyla değerlemeye altlık olacak verilerin çoğu konum nitelikli veridir (NiĢancı, 2005). TaĢınmaz değerlerinin belirlenmesi için taĢınmaza iliĢkin konumsal veriler CBS yazılımları kullanılmak sureti ile bilgiye dönüĢecek, istenilen bilgilere ve sonuçlara sorgulama ve analizler yardımı ile ulaĢılabilecektir (Durduran ve ark., 2002).
TaĢınmaz alım-satımında bir taĢınmazın değerine ve kapasitesine onun bulunduğu bölgeye bakılarak karar verilir. Alım satım için taĢınmazın bölgesinin özelliklerinin yanı sıra konumu, malik bilgileri, ulaĢım imkânları, tapu ve imar bilgileri, satıĢ ya da kira bedelleri gibi taĢınmaza ait birçok sorunun cevabı aranmaktadır. CBS teknolojisi bu bilgilere hızlı ve kolayca ulaĢmada iyi bir araçtır (Özkan ve ark. , 2004).
NiĢancı ve Yomralıoğlu (2002), örnek bir alan üzerinde yapılacak çalıĢma ile kentsel taĢınmaz değer haritası üretiminde, CBS ve uydu görüntülerinin kullanılabilirliğini ortaya koymuĢtur.
Tiryakioğlu ve Erdoğan (2006), yaptıkları çalıĢmada taĢınmaz değerlemesi ve taĢınmazların değer tespitinde CBS ‟nin kullanımı hakkında bilgi vermiĢ olup, Afyon il
merkezinde 120 mahalle üzerinde yapılan taĢınmaz değerlemesinde nominal değerleme yöntemini kullanmıĢlardır.
Yomralıoğlu (1993), yapmıĢ olduğu çalıĢmada kentsel arsa-arazi düzenleme uygulamalarında taĢınmazların nesnel değerlerini esas alan eĢdeğere dayalı yeni bir model önerisinde bulunmuĢtur. Bu model kapsamında söz konusu taĢınmazların düzenleme öncesi ve düzenleme sonrası "nominal" birim değerlerini CBS teknikleri ile belirleyerek vektörel tabanlı taĢınmaz değer haritalarının üretimini gerçekleĢtirmiĢtir.
ErtaĢ (2000), fiyat karĢılaĢtırması yönteminin bir uygulamasını, Konya ili Meram ilçesi için yaklaĢık olarak 600 ha'lık örnek bir alanda uygulamıĢtır. Genel olarak tanım ve kavramların verildiği çalıĢmada, nominal değerleme yönteminin ideal bir yöntem olduğunu vurgulamıĢtır.
Timur (2009), taĢınmaz değerlemesi konusu incelenmiĢ ve çeĢitli taĢınmaz değerleme yöntemlerine değinilmiĢtir. Bu yöntemlerden biri olan Nominal Değerleme Yöntemi kullanılarak kentsel taĢınmaz değer haritası üretiminde CBS yardımı ile gerçekleĢtirilen bu çalıĢmada örnek bölge olarak seçilen Ġstanbul ili, ġiĢli ilçesi güney kısmında yer alan toplam 25 mahalle baz alınarak, bu mahallelerde yer alan taĢınmazların konumlarına bağlı olarak, sahip bulundukları konum değerlerinin vergilendirme, kentsel hizmetlerden yararlanma, yatırım planlaması gibi farklı uygulamalar için altlık oluĢturabilecek hızlı, güncel ve dinamik bir değer haritasının oluĢturulması hedeflenmiĢtir.
NiĢancı (2005), birden çok taĢınmazın değerini aynı anda belirlemek üzere, piyasa koĢullarındaki alım-satım değerlerinden ziyade, nominal taĢınmaz değerleme yöntemine dayalı olarak, bazı taĢınmaz değer ölçütleri formüle edilerek, taĢınmazlar arası değer dağılımlarının parametrik gösterimi sağlanmıĢ. TaĢınmaz değerlerine etki eden faktörlerin bir fonksiyonu Ģeklinde belirlenen nominal birim değerler, piksel bazlı olarak ele alınmıĢ ve modelin kentsel alanlara yönelik uygulaması gerçekleĢtirilmiĢ ve sonucunda taĢınmazları etkileyebilecek değer ölçütlerinin bütüncül olarak CBS ile objektif bir Ģekilde analizi gerçekleĢtirilip, kentsel alanlara ait güncel, farklı disiplinlere altlık olabilecek nitelikte dinamik taĢınmaz değer haritaları üretilmiĢtir.
Ünlü (2010), Konuma bağımlı mekânsal analiz yapılabilmesi doğrultusunda coğrafi bilgi sistemi tekniğinden yararlanılarak hazırlanan bu çalıĢmada; model olarak belirlenen alanda, taĢınmazların üzerinde var olan, medeni kanundan kaynaklanan haklar, taĢınmazın öznitelik bilgileri (imarlı olup olmaması, cinsi vs.), imarlı ise imar özellikleri, taĢınmazın konumsal özellikleri (yerleĢim yerine ya da kent merkezine
uzaklığı gibi) daha birçok parametre dikkate alınarak bir model geliĢtirilmiĢ olup vergiye esas rayiç değerlerin yeniden hesaplanması ve buna bağlı olarak belediyelerin gelir vergilerinin arttırılması ve değerleme raporlarına altlık oluĢturacak materyallerin temin edilerek taĢınmaz değerleme çalıĢması vasıtasıyla taĢınmaz değer haritalarının oluĢturulması ve taĢınmazların değerlerinin tespitinde CBS‟nin kullanımı hakkında bilgi verilmiĢtir.
Döner (2010), taĢınmaz mal değer haritalarının Mobil tabanlı bir Coğrafi Bilgi Sistemi uygulaması ile oluĢturulması için bir uygulama gerçekleĢtirilmiĢtir. Bu amaçla; seçilen bir pilot uygulama alanında yer alan taĢınmazların belirli bir tarihe ait rayiç değerleri ve değeri etkileyecek önemli tüm unsurlar (takyidatlar, imar durumu, tapu bilgileri vb.) sahada mobil cihazlar üzerinde çalıĢan bir CBS uygulaması ile toplanmıĢ ve bu bilgilerden yararlanarak bir TaĢınmaz Mal Değer Haritası oluĢturulmuĢtur.
Kalaycı (2007), ülkemizde kullanılan taĢınmaz malların değerleme yöntemlerini tanıtmıĢ, kullanılan yöntemlerin birbirine göre üstünlüklerinin anlatılmıĢ ve Afyonkarahisar il merkezi için taĢınmaz mallara ait bilgilerden faydalanarak bir model oluĢturulup bu modelin taĢınmaz mal değerleme yöntemleri içindeki uygunluğu araĢtırılmıĢ ve taĢınmazların değerlerinin tespitinde CBS‟nin kullanımı hakkında bilgi verilmiĢ, bununla birlikte Afyonkarahisar il merkezinde, 80 mahalle üzerinde yapılan taĢınmaz değerlemesinde, nominal değerleme yöntemi kullanılarak elde edilen sonuçlar anlatılmıĢtır.
2.1.2. CBS tabanlı taĢınmaz değer haritalarının oluĢturulması
2.1.2.1. Çok kriterli karar verme analizi (Multi-Criteria Decision Analysis)
Sonlu sayıda seçeneğin seçilme, sıralanma, sınıflandırma, önceliklendirme veya elenme amacıyla ağırlıklandırılmıĢ, birbirleri ile çeliĢen ve aynı ölçü birimini kullanmayan hatta bazıları nitel değerler alan çok sayıda kriter kullanılarak değerlendirilmesi iĢlemidir (Yoon ve Hwang, 1995).
2.1.2.2. Karar verme süreci ve analitik hiyerarĢi yöntemi ( AHY ) 2.1.2.2.1 Karar verme süreci
Karar verme, genel olarak seçenek kümesinden, en az bir amaç doğrultusunda ve bir kritere dayanarak en uygun, mümkün bir ya da birkaç seçeneği seçme sürecidir. Buna göre karar verme süreci karar verici, seçenekler, kriterler, çevresel etkiler, karar vericinin öncelikleri ve kararın sonuçları elemanlarını içerir. Karar verme süreci, karar vericinin mevcut seçenekler arasından bir seçim, sıralama ya da sınıflandırma yapması Ģeklinde bitebilir (Evren ve Ülengin, 1992).
Karar süreci, bilginin toplanması ve analizi için yoğun bir çaba ve zaman gerektirir. Karar verme probleminde çözüme ulaĢmak için basit biçimde 5 adımdan oluĢan bir yaklaĢım ortaya konulmuĢtur:
1) Problemin Tanımlanması: Karar verme ihtiyacının, sorunun tanımlanması 2) Karar Kriterlerinin Saptanması: Hedeflere uygun olarak değerlendirme kriterlerinin belirlenmesidir.
3) Çözüm Seçeneklerinin Belirlenmesi: Çözümlerden veya seçeneklerden oluĢan küme oluĢturulmasıdır.
4) Karar Verme: Çözüm kümesindeki seçeneklerin karar kriterlerine göre kıyaslanması ve seçim yapılmasıdır.
5) Kararın Uygulanması: Alınan kararın uygulanmaya konması ve uygulama sonuçlarının tartıĢılması.
2.1.2.2.2. Analitik hiyerarĢi yöntemi
1970‟lerde Thomas Saaty tarafından geliĢtirilen Analitik HiyerarĢi Yöntemi (AHY), birden çok kriter içeren karmaĢık problemlerin çözümünde kullanılan bir karar verme yöntemidir. AHY, belirlilik ya da belirsizlik altında çok sayıda alternatif arasından seçim yaparken, çok sayıda karar vericinin bulunduğu, çok kriterli, çok amaçlı bir karar verme durumunda kullanılır.
AHY, karar vericilerin karmaĢık problemlerinin, problemin ana hedefinin, kriterlerinin, alt kriterlerinin ve alternatifleri arasındaki iliĢkiyi hiyerarĢik bir yapıda modellemeye olanak verir. AHY‟nin en önemli özelliği karar vericinin hem objektif hem de sübjektif düĢüncelerini karar sürecine dâhil edebilmesidir.
AHY her sorun için amaç, kriter, olası alt kriter seviyeleri ve seçeneklerden oluĢan hiyerarĢik bir model kullanır ve bu model 3 temel prensip üzerine kurulur:
1) HiyerarĢilerin oluĢturulması 2) Önceliklerin belirlenmesi 3) Mantıksal ve Sayısal tutarlılık
AHY ile karar verme süreci aĢağıdaki aĢamalardan oluĢur:
1) KarmaĢık ve düzensiz bir problemin parçalara (alt öğelere) ayrılması, bir baĢka deyiĢle, problemin temel öğelerini ve bu öğeler arasındaki iliĢkileri gösteren bir modelin oluĢturulması,
2) Ġlgili alt öğeleri gruplayıp düzenleyerek, hiyerarĢik bir yapının oluĢturulması. Burada oluĢturulan hiyerarĢik yapı öğeler arasındaki fonksiyonel bağımlılık iliĢkisini
yansıtacak Ģekilde olmalıdır. Bu iliĢkileri oluĢtururken değerlendirmeler probleme iliĢkin olarak elde edilen bilgileri yansıtmalıdır.
3) Aynı gruptaki diğer alt öğelere bağlı olarak yani alt öğenin algılanan önemine dayalı olarak, her bir alt öğeye sayısal değerler verilmesi, bir baĢka deyiĢle, değerlendirmelerin anlamlı sayılarla ifade edilmesi,
4) HiyerarĢinin alt öğelerinin önceliğini belirlemek için bu sayısal değerlerin kullanılması,
5) Karar alternatiflerini belirlemek için bu önceliklerin birleĢtirilmesi, genel sonuç için daha önceki aĢamada elde edilen değerlerin sentez edilmesi,
6) Daha önce alt öğelere verilen sayısal değerleri değiĢtirerek nihai kararın duyarlılığının analiz edilmesi, yani sübjektif değerlerde değiĢiklik yaparak verilen kararın incelenmesi.
AHY, sorunun karar vermeye yönelik ayrıntılı biçimde katmanlara ayrıĢtırılması yöntemini, oluĢturulan hiyerarĢi yapısı sayesinde oldukça etkin bir metodoloji ile kullanır. En basit AHY‟nin yapısı ġekil 2.1‟de gösterilmiĢtir. Bu Ģekilde gösterilen yapıda kriterlerin değerlendirilmesinde alt kriterler kullanılabilir. Dolayısıyla, hiyerarĢi yapısında, kriterler ile seçenekler arasına istenilen sayıda alt kriter katmanı eklenebilir.
AMAÇ
PARAMETRE 1 PARAMETRE 2 PARAMETRE 3 PARAMETRE m
SEÇENEK A SEÇENEK B SEÇENEK n
ġekil 2.1. Analitik hiyerarĢi yöntemi yapısı (Öztürk ve Batuk, 2010)
HiyerarĢi kullanımı karıĢık sistemlerle ilgilenmek için etkin bir yoldur. Hem sistem organizasyonuna olanak verdiğinden yapısal olarak hem de sistem içi bilgi kontrolü ve iletiĢimine olanak verdiğinden fonksiyonel olarak etkindir.
Çok kriterli karar verme süreçlerinde karĢılaĢılan temel sorunlardan birisi, değerlendirilen seçenekler için çok sayıda kriter göz önünde bulundurularak farklı tercih
puanları, önem sıralamaları ve ağırlıkların doğru biçimde saptanmasındaki zorluktur (Öztürk ve Batuk, 2010).
Çoklu Karar Verme Analizi ( MCDA ) ile taĢınmaz değerlemesi yapabilmek için 4 basamaktan yararlanılır:
1) Değerlemesi yapılacak olan taĢınmazlara ait güncel veriler toplanır. 2) Çoklu Karar Verme için kullanılacak olan kriterler belirlenir.
3).KarĢılaĢtırmada kullanılacak olan alternatiflere ait kriterlerin değerleri, ağırlıkları ve birimleri belirlenir.
4) Karar verme matrisi oluĢturulur.
Genel anlamda Analitik HiyerarĢi yöntemi bir örnekle ġekil 2.2‟de gösterilmektedir.
ġekil 2.2. Analitik hiyerarĢi yönteminde iĢlem adımları (Öztürk ve Batuk, 2007)
2.1.3. Uzaktan algılama
Arazi kullanımı ve doğal kaynaklarımıza ait temel veriler olmadan doğal kaynaklarımızın akılcı kullanımı söz konusu olamaz. Arazi kullanım Ģekillerinin ve diğer doğal kaynaklarımızın envanterinin belirlenmesine yönelik çalıĢmalarda kullanılabilecek araçlardan bir tanesi de, son yıllarda yaygın olarak kullanılan uzaktan algılama tekniğidir.
Yerküre gözlemi (earth observation) veya tele kayıt (tele detection) olarak da adlandırılan uzaktan algılama (remote sensing), yer yüzeyine ait bilgi elde edilmesinde insanlar için çok değerli ve vazgeçilmez bir araç haline gelmiĢtir. Tanım olarak uzaktan
algılama, yeryüzünden belirli uzaklıkta, atmosferde veya uzayda hareket eden platformlara yerleĢtirilmiĢ ölçüm aletleri aracılığı ile objelerle fiziksel temasa geçilmeden, yeryüzünün doğal ve yapay objeleri hakkında bilgi alma ve bunları değerlendirme tekniğidir. Bir baĢka ifade ile uzaktan algılama, objelerle fiziksel temasta bulunmadan herhangi bir uzaklıktan yapılan ölçümlerle objeler hakkında bilgi edinme bilimi ve sanatıdır. Bu bağlamda, yansıyan, geçirilen ve soğrulan enerjinin algılanması, kaydedilmesi ve sonuçta bu verilerin iĢlenmesi sonucunda ortaya konulmasıdır( Çelik ve Yıldız, 2006). Bu ölçümler objelerin elektromanyetik alandaki spektrumuna, yer yüzeyindeki konumlarına ve yıl içinde özelliklerinde meydana gelen değiĢimlere dayanmaktadır. Uzaktan algılama yer yüzeyine ait yararlı bilgiler elde etmek için yapılan kayıt iĢleme, analiz yorumlama ve sonuç olarak bilgi üretme gibi aktiviteleri kapsamaktadır (Erener, 2011).
Uzaktan algılama yoluyla elde edilmiĢ görüntüler yeryüzüne ait birçok bilgiyi içinde barındırır. Bu bilgiler yeryüzünden yansıyan ya da yayılan elektromagnetik enerjinin uydu alıcıları tarafından algılanarak çeĢitli bantlara kaydedilmesi yoluyla toplanır. Her bir bantta o bandın hassasiyet gösterdiği özelliklere ait yansıma değerleri bulunur. Birden fazla bant bir araya gelerek bir görüntü oluĢturabildiği gibi, tek bir banttan oluĢan görüntüler de mevcuttur (Çelik ve ark. , 2004).
Uydu görüntülerinin hava fotoğraflarına göre baĢlıca üstünlüğü daha yüksek spektral çözünürlüğe sahip olması ve çok geniĢ yeryüzü alanlarını kaplamasıdır. Uzaktan Algılama çoğunlukla yer yüzeyinden yansıyan ya da yayılan elektromanyetik (EM) radyasyonu algılayan araçlarla donatılmıĢ yüksek veya alçak yörüngeli platformlar tarafından gerçekleĢtirilmektedir. Yer yüzeyinden, atmosferden veya uzaydan gerçekleĢtirilen uzaktan algılamanın,
i- Enerji kaynağı (GüneĢ) ii- GeçiĢ koridoru (Atmosfer) iii- Hedef (Yer yüzeyi)
iv- Platform (Algılayıcıyı düzeneği taĢıyan uydular) olmak üzere 4 temel bileĢeni bulunmaktadır.
Elektromanyetik enerji ile cisim arasındaki etkileĢme anında cisim tarafından yansıtılan, soğurulan ve geçirilen enerji o cismin fiziksel ve kimyasal özelliklerine bağlı olarak değiĢkenlik gösterir.
Bütün dünyada yaĢanan teknolojik geliĢmelere paralel olarak, ülkemizde de kamu kurum ve kuruluĢları ile özel sektörde, uzaktan algılama yöntemlerine iliĢkin
uygulamalar hızla artmaktadır. Harita Genel Komutanlığında uzaktan algılama verilerinin topoğrafik harita üretiminde kullanılmasına, onbeĢ yılı aĢkın bir süredir devam edilmektedir. Özellikle 1997 yılında gerçekleĢtirilen Modernizasyon Projesi kapsamında temin edilen dijital fotogrametri aletleri ve sayısal görüntü iĢleme sistemleri ile bu alandaki olanak ve yetenekleri daha üst seviyelere çıkarılmıĢtır. Yalnızca film formatlı uydu görüntüleri değil, sayısal formatlardaki uydu ve radar görüntülerinin gerek topoğrafik harita üretiminde, gerekse orto-foto ve anaglif harita üretiminde kullanılması olanaklı hale gelmiĢtir. Aynı Ģekilde çeĢitli üniversitelerde de yer istasyonları kurulması konusunda sistem çalıĢmaları yapılmaktadır. Bu çalıĢmalarla istenilen uydudan istenilen zaman ve formatta veri sağlanabilecektir. Bu sistemlerin kurulması daha fazla desteklenerek Türkiye‟deki tüm alanlara cevap verebilecek halde yapılandırılması sağlanmalıdır (Anonim, 2001b).
Ülkemizde uzaktan algılamanın etkin olarak kullanılabileceği alanlar; arazi örtüsü ve arazi kullanımının saptanması, tarım ve ormancılık, Ģehircilik, kıyı alanları yönetimi, içme suyu temini ve sulama, erozyonun izlenmesi, biyolojik çeĢitliliğin saptanması, meteoroloji vb. olarak sıralanabilir.
Atkinson ve ark., (1997)‟nın yaptıkları çalıĢmada NOAA-AVHRR uydu verilerini kullanarak 3 farklı sınıflama yöntemi ile Ġngiltere New Forest‟taki arazi sınıflarını belirlemiĢlerdir.
Aksoy ve ark., (1997)‟ları tarafından yapılan bir çalıĢmada ise Bursa Ģehri ve Uluabat Gölü‟ne ait Landsat 5 TM uydu görüntüleri ve CBS teknikleri kullanılarak Bursa Ģehri yerleĢim alanının 1984-1993 yılları arasında %10 oranında arttığı ve bu artıĢın ne yazık ki I., II., III. ve IV. sınıf tarım arazilerinde gerçekleĢtiği tespit edilmiĢtir. Ayrıca Uluabat Gölü‟nün bu süreç içerisinde tarım arazisi drenaj sularının ve yan derelerden gelen sedimentlerin etkisi ile %10 küçüldüğü belirtilmiĢtir.
Çelik ve ark., (2004)‟ları tarafından yüksek lisans tezi olarak iki aĢamalı gerçekleĢtirilen çalıĢmada, Urla (Ġzmir) kentsel alanının QuickBird uydu görüntüleri kullanılarak, arazi örtüsü belirlenmiĢ, daha sonraki aĢamada girdi olarak 1996 tarihli hava fotoğrafları (Balçova-Ġzmir), yazılım olarak ise Erdas Imagine 8.6 ve Arc View 3.2 kullanılarak görüntülerin ortorektifikasyonu yapılmıĢ, böylece kısa süre ve az maliyetle alanın sayısal yükseklik modeli (DEM) ve topoğrafik haritası elde edilmiĢtir.
Aytekin ve ark., (2012)‟ları yaptıkları çalıĢmada kompleks Ģehir alanlarında çok spektralli yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden bina ve yolların belirlenmesi için bir algoritma geliĢtirmiĢlerdir. Bu algoritma ilk olarak yüksek çözünürlüğe sahip renkli
görüntü elde etmek için yapılan keskinleĢtirme iĢlemi ile baĢlamaktadır. Daha sonra görüntüden normalize edilmiĢ bitki indeksi ile elde edilmiĢ yeĢil alanlar ve YIQ uzayın kullanılarak elde edilen gölge alanların görüntüden çıkarılmasını içerir. Geriye kalan insan yapımı alanlar ortalama kaydırma segmantasyonu ile bölümlenmiĢtir. Yol ve bina objeler farklı uzunluk ve geniĢlik özellikleri kullanılarak birbirinden ayırt edilmiĢtir. Algoritma 8 farkı alanda uygulanarak doğruluk analizi yapılmıĢtır.
Erener ve ark., (2001)‟ları ise zamansal uydu görüntüleri ve bilgi teknolojileri ile yer kullanım değiĢimini belirlemeye çalıĢmıĢtır. Göçek‟te yapılaĢmanın hızla artarken, yeĢil alanların azaldığına dikkat çeken çalıĢmada yüksek çözünürlüklü Quickbrd uydu görüntüleri kullanılmıĢtır. Farklı yıllara ait uydu görüntülerinde yapılan sınıflandırma sonuç haritalarından fark alınarak değiĢim alanları mekansal ve zamansal olarak gözlemlenmiĢtir. DeğiĢim matrisi ve mekansal değiĢim haritası ile değiĢimin boyutu değerlendirilmiĢtir.
Erener ve Düzgün, 2009 yılında yapılan çalıĢmada ise pan görüntülerine yapılan doku analizleri ile alan kullanımına ait değiĢimi izlenmiĢtir. Tek banda sahip geçmiĢe ait hava fotoğraflarında sınıflandırma çalıĢması yapılamamaktadır. Bu çalıĢmanın amacı ise geçmiĢe ait hava fotoğraflarına hücre duyarlılıklarındaki mekansal değiĢim yada doku elemanları gibi bilgiler ekleyerek bu yetersizliği aĢmaktır. Böylelikle yer kullanımı değiĢimi haritaları için çok gerekli olan geçmiĢe ait bilgi sağlanmıĢ olmaktadır. Metodolojinin performansı ise sınıflandırma yapılan QB MSS sonuç haritanın QB‟ün pan bandına doku parametreleri eklenmesi sonrası yapılan sınıflandırma sonucunun karĢılaĢtırılması ile gerçekleĢtirilmiĢtir. Ve sonuçlar hata matrisi ile değerlendirilmiĢtir. Sonuç olarak 1998 yılına ait hava fotoğrafı ile 2005 yılına ait spot görüntüsüne ait değiĢim analizi gerçekleĢtirilerek alandaki değiĢim izlenmiĢtir.
Tuğaç ve ark. (2001)‟ları tarafından yürütülen bir projede öncelikle çalıĢma alanının coğrafik konumu ortaya çıkartılmıĢ, çalıĢma alanı için arazi kullanımı, jeoloji, iklim, topoğrafya ve geçmiĢ yıllara ait üretim bilgilerini kapsayan bir tarımsal veri tabanı oluĢturulmuĢtur. Bu verileri kullanarak, alana ait tarımsal amaçlı mevcut arazi kullanım planlamasına baz teĢkil edecek; parsel alanları ve ürün desenlerinin ortaya konulması, toprak yapısının belirlenmesinde toprağın karakteristik özellikleri ve toprak içindeki elementlerin dağılımı, ürün tipine göre optimum Ģartlar içeren uygun alanların tespiti, üç boyutlu sayısal arazi modeli Arc-View programına ait değiĢik modüller kullanılarak tespit edilmiĢtir.
Aksoy ve ark. (2001a)‟ları tarafından yapılan diğer bir çalıĢmada Uludağ Üniversitesi Kampus Alanı‟nın arazi örtü/arazi kullanım haritası, Uzaktan Algılama ve CBS teknikleri kullanılarak 1:35000 ölçekli hava fotoğrafları ile çözünürlük birleĢtirmesi yapılan Landsat 5 TM uydu görüntülerinin gözle yorumu ve sayısal görüntü iĢlemenin bir sonucu olarak üretilmiĢtir.
Uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerinin ve CBS‟nin, mevcut arazi kullanımının saptanmasında ve çevre değiĢiminin zamansal olarak belirlenmesinde bir yenilik oluĢturduğu belirtilerek, özellikle plansız geliĢen alanların saptanmasında, Ģehir geliĢme yönetiminin tayininde ve planlamanın yapılmasında hızlı, güvenilir, ekonomik bir sistem olduğu vurgulanmıĢtır. Bu sonuç Ġstanbul‟un Ümraniye ve Ġkitelli bölgelerinde yapılan bir çalıĢmayla belirlenmiĢ olup bu alanlara ait arazi kullanım sınıfları; su, yerleĢim, orman ve yeĢil alan, boĢ alan, sanayi, taĢ ocağı ve yol olarak belirlenmiĢtir (Kaya ve Musaoğlu, 1997).
2.1.3.1. Uydu verileri
Uzaktan algılama yöntemleri için tasarlanmıĢ algılayıcılar, yansıyan enerjinin kaydı için stabil platformlara yerleĢtirilir. Bu platformlar genellikle uydulardır.
Algılayıcılar belirli amaçlar için tasarlanmıĢtır. Optik algılayıcıların tasarımında spektral bantlar önemlidir. Her uygulama; spektral çözünürlük, mekansal çözünürlük radyometrik çözünürlük ve zamansal çözünürlük bakımından kendine özgü olarak gereksinmelere yanıt verirler.
Spektral çözünürlük, bir algılayıcının elektromanyetik spektrumda kaydedebildiği spesifik dalga boyu aralığını ve bant sayısını belirtir. Mekânsal çözünürlük, algılayıcı tarafından ayırt edilebilen en küçük nesnenin ölçüsü veya görüntüde her bir piksel ile simgelenen, yeryüzündeki alanın ölçüsü olarak tanımlanır. Büyük ve küçük ölçekli görüntü terimleri çoğunlukla mekânsal çözünürlüğü ifade eder. Radyometrik çözünürlük, algılanan görüntünün elektromanyetik enerjinin Ģiddetine olan hassasiyetidir. Bir algılayıcının radyometrik çözünürlüğü ne kadar yüksekse yansıyan veya yayılan enerjideki küçük farklılıkların saptanmasına olan hassasiyeti artar.
Görüntüdeki parlaklık seviyelerinin maksimum değeri kaydedilen enerjiyi tanımlayan “bit”lerin sayısına bağlıdır. Böylece eğer bir algılayıcı veriyi 8 bit‟lik kayıt ediyorsa, 28=256 dijital değere sahip olacaktır. Zamansal çözünürlük ise bir algılayıcının belirli bir bölgenin görüntüsünü hangi zaman sıklığında elde ettiğini tanımlar.
Uygulamadaki tüm gereksinimlerin karĢılanması için genellikle fazla sayıda algılayıcı kullanılmaktadır. ÇeĢitli kaynaklardan sağlanan verilerin birlikte kullanımına “veri entegrasyonu” denir. Verilerin analiz ve yorumlama iĢleminde kullanılan ek veriler ise “yardımcı veriler” olarak adlandırılır. Bunlar, hava fotoğrafları, yer ölçmeleriyle elde edilen veriler, topoğrafik haritalar vb. olabilir
Elektromanyetik enerjinin farklı dalga boyları her bir hedefi farklı etkiler, yani farklı oranlarda emilir, yansır veya geçirilir. Her bir uygulamanın veri gereksinimi de farklıdır. Örneğin bir orman yangını izleme çalıĢmasında hedefin değiĢimi için saniyelerin geçmesinin yeterli olabileceği göz önüne alınarak, sık aralıklarla alınan görüntüler kullanılmalıdır. Bu tez çalıĢmasında olduğu gibi, bir bölgenin uzun zamanlı değiĢimlerinin izlenmesinde ise 6 ay veya 1 yıl zamansal çözünürlükteki görüntüler yeterlidir. Çok spektrumlu, çok algılayıcılı ve çok zamanlı verilerle bir hedef veya alan hakkında, tek bantta algılamaya oranla çok daha fazla bilgi elde edilir. Birçok uygulamada farklı kaynaklardan bilgi toplamak, belirlenen hedefe ait bilgilerin daha doğru olmasını sağlar.
Farklı algılayıcılardan elde edilen bilgiler birbirini tamamlayıcı nitelikte kullanılabilir. Bunların entegrasyonu görüntünün yorumlanmasını ve sınıflandırılmasını kolaylaĢtırır. Buna örnek olarak yüksek mekânsal çözünürlüklü pankromatik görüntünün düĢük mekânsal çözünürlüklü çok spektrumlu görüntüyle veya aktif algılanmıĢ verilerin pasif algılanmıĢ verilerle çakıĢtırılması verilebilir.
Görüntülerden belirli bir zaman periyodu boyunca alınan bilgiler çok zamanlı olarak adlandırılır. Çok zamanlı veriler; günlük, haftalık veya yıllık periyotlarla elde edilen görüntüleri kapsayabilir. Çok zamanlı bilgiler, aynı alan üzerinde fakat farklı zamanlarda algılanan görüntülerin yorumlanması ile elde edilir. Görüntülerin hangi sıklıkta alınması gerektiğine incelenen dinamik olayın niteliğine bağlı olarak karar verilmelidir. Bazı doğal afetler için (toprak kayması, sel, yangın, vb.) birkaç gün arayla görüntü almak gerekirken, çok daha yavaĢ geliĢen olaylar için (buzul erimesi, ormanın tekrar büyümesi, vb.) yıllar gerekebilir.
2.1.3.2. Fotoğrafik sistemler ve hava fotoğrafları
Elektromanyetik enerji, elektronik olduğu gibi fotoğrafik olarak da kaydedilebilir. Fotoğrafik iĢlemlerde ıĢığa duyarlı film üzerinde kimyasal reaksiyonlar sonucu enerji değiĢimleri saptanır ve kayıt edilir. Fotoğrafik görüntülerin ve elektromanyetik enerjinin kayıt, ölçme ve yorumlanması sonucu fiziksel cisimler ve
bunların çevresine iliĢkin bilgileri oluĢturan ve bu bilgilerin analizini yapan bilim dalı fotogrametridir (Yıldız, 2010).
Fotogrametriyi, fotoğrafı çekilecek objeye, kullanılan malzemeye veya değerlendirme yöntemlerine göre sınıflandırmak mümkündür. Bunlar;
1- Resim çekilen yerin konumuna göre
2- Değerlendirmede kullanılan resim sayısına göre 3- Değerlendirme yöntemine göre
4- Uygulama alanlarına göre 5- Resim ölçeklerine göre dir ( Yıldız, 2010).
Fotogrametri, teknolojiye paralel bir Ģekilde her geçen yıl geliĢme göstermekte ve ilerlemektedir. Fotoğrafik emülsiyon ve optik kamera kombinasyonunun geliĢmesi, fotoğraflarda yüksek çözünürlük ve düĢük distorsiyonlu görüntülerin edilmesini sağlamıĢtır. Dijital görüntüler ile iĢlem yapan dijital fotogrametri, dijital forma dönüĢtürülmüĢ stereo görüntülerin tamamen grafik iĢlemcili bilgisayarlar ile bilgisayar ortamında tüm yöneltme ve değerlendirme iĢlemlerini kapsar. Dijital Fotogrametri, raster görüntülerin yüksek çözünürlükte ve çok sayıda renklerin bilgisayarda elde dilmesi sayesinde hızla geliĢme göstermekte olup günümüzde bilgisayar teknolojisinin ilerlemesi, güçlü bellek ve hızlı iĢlemcilerin yapılması sayesinde dijital fotogrametriye olan ilgi gün geçtikçe artmaktadır (Yıldız, 2010).
Dijital görüntülerin, direkt olarak bilgisayarda görüntülenebilir ve ölçülebilir olması, iyileĢtirme yapılabilmesi ve ölçme sistemlerinin sabit ve kalibrasyona gerek olmaması gibi avantajlarından dolayı, günümüz de özellikle hava fotogrametrisinde sayısal hava kamerası kullanımı yönünde büyük talep vardır.
Cisimlerin hava fotoğraflarından ölçülmesi ve tanınması, biçim, boyut, renk tonu, düzenler (paternler), gölge, topoğrafik konum ve dokuya bağlıdır. Bu etkenlere stereoskopik paralaks, yani üçüncü boyut da eklenebilir. Bu faktörlerin dıĢında bazı görüntü karakteristikleri de vardır ki bunlar doğrudan doğruya fotoğraf filminin, filtrenin ve çekim zamanının seçimine bağlıdır. Burada filmin çözülme duyarlılığı ve renk duyarlılığı bilhassa önemlidir.
Hava fotoğraflarında çözünürlük, komĢu detayların birbirlerinden ayırt edilebilmesi olarak tanımlanabilir. Bu özellik film kalitesinin ve resim çekme makinesinin birlikte etkimeleri sonucu ortaya çıkan bir detay keskinliği olup fotoğrafta milimetrede tek tek çizgiler olarak seçilebilen çizgilerin maksimum sayısıdır.
Çözünürlüğün azalması, fotoğrafın ölçülebilme ve yorumlanabilme olanağını azaltır. Filmlerin çözünürlükleri 50-1000 çizgi/mm arasında değiĢmektedir. Filmin renk duyarlılığı ise emülsiyonun yapım türüne bağlıdır. Emülsiyonun ıĢık spektrumunun farklı bölgelerine ait duyarlığının bilinmesi önemlidir. Ġnsan gözü 0.4 den 0.7 µm‟ye kadar olan ıĢık dalgalarını görür. Emülsiyon ise daha geniĢ (veya ondan daha dar) bir bölgeye duyarlı hazırlanabilir (Örmeci, 1987).
2.1.4. Dijital görüntü iĢleme teknikleri 2.1.4.1. Atmosferik düzeltme ve maskeleme
Görüntülerinin atmosferik düzeltmesi, yeryüzü Ģekilleri, bu Ģekillerdeki bazı yansıma bozuklukları, ıĢınların atmosferde düzensiz yayılımı ve atmosferde bulunan diğer aerosolların neden olduğu bozuklukların giderilmesi iĢlemidir.
Uzaktan algılama verilerinden mümkün olan en büyük yararın sağlanabilmesi için, ilgili alan dıĢındaki objelerin etkisi giderilmelidir. Bu amaçla yapılan atmosferik/topoğrafik düzeltmeler ile atmosfer ve aydınlanma etkileri elimine edilerek, dünya yüzeyine ait yüzey yansıması, yayım gücü ve sıcaklık değerleri gibi fiziksel parametrelerin elde edilmesi sağlanmaktadır. Atmosferik düzeltmeler koyu piksel çıkartma (Dark Object Subtraction, DOS), homojen alan yöntemi gibi aritmetik iĢlemler ile veya su buharı oranı, mevsimsel farklılık ve çekim yüksekliği gibi farklı parametreler kullanılarak yapılmaktadır. Atmosfer etkisi azaltılmıĢ verilerin spektral yansıma eğrileri ham verilere oranla doğruya daha yakın nitelik sunmaktadır.
Örneğin çeĢitli doğal ve/veya alıcı kaynaklı nedenlerden dolayı tahrip olmuĢ alanların veya bulut gibi arazinin üzerini örten alanların üzerlerinin örtülerek bu alan değersiz hale getirilir. Böylece hesaplama iĢleminden çıkarılarak iĢlemlere katılmaması sağlanır.
2.1.4.2. Geometrik düzeltmeler
Görüntülerde yeryüzünün yüksekliği nedeniyle genellikle distorsiyon bulunduğundan bunlara geometrik düzeltme getirmek gerekir. Görüntüler sistematik ve sistematik olmayan geometrik hatalara maruz kalırlar. Bu hatalar özellikle görüntü sensörünün direk olarak sensörün nadir noktasını göstermediği durumlarda arazi görüntüsünde bozulmaya neden olmaktadır. Sistematik distorsiyonlar tahmin edilebilir ve genel olarak belirli bir uzaktan algılama platformu tarafından algılanan tüm verilere uygulanabilir. Sistematik distorsiyonları meydana getiren birçok hata kaynağı vardır. Dünyanın dönmesine bağlı olan hatalar baĢta olmak üzere tarama eğriliği, panoramic hata, tarama hızı hatası ve platform hızından kaynaklanan hata olarak sıralanabilir.
Bunların birçoğu, uydunun yörüngesel rotasının doğru izlenmesi, platform hareketinin dünya ile geometrik bağıntılarının kurulması ve tarayıcı sistemin karakteristik bilgisi yardımıyla düzeltilebilir. Bunlar normalde görüntü kullanıcıya ulaĢmadan önce düzeltilir. Sistematik olmayan hata kaynakları ise platformun yükseklik değiĢimleri ve konum değiĢimlerinden kaynaklanan hatalardır. Yükseklik değiĢimlerinden kaynaklanan hatalar sensör platformunun yüksekliğinde bir değiĢim olmuĢsa veya yeryüzündeki yüksekliğe bağlı değiĢimlerde, ölçekte farklılıklar oluĢturur. Konum değiĢimleri ise sensör platformunun yalpa etkisi ile oluĢan hareketlerden doğabilecek hatalardır. Görüntünün sistematik olmayan hatalarından arındırılması için matematiksel bağıntılar içeren geometrik dönüĢüm iĢlemi gerekmektedir. Geometrik dönüĢüm için görüntüde çok net Ģekilde ayırt edilen (yol kesiĢmeleri veya kıyı çizgisi değiĢimleri gibi) noktaların görüntü koordinatları (satır, sütun) ile aynı noktaların arazi koordinatları (enlem, boylam vs.) arasında matematiksel bir eĢleĢtirme yapılır. EĢleĢme sonunda dönüĢüm denklemi çıkarılarak, distorsyonlu görüntü koordinatlarına uygulanır. Böylece görüntü yeni koordinatlara göre haritalanır. En çok kullanılan geometrik düzeltme prosedürleri, görüntüden haritaya düzeltme ve görüntüden görüntüye düzeltmedir. Matematiksel dönüĢümde kullanılacak polinomun derecesi, görüntünün geometrisine ve arazinin yapısına bağlıdır. Eğer arazi yapısı konuma bağlı olarak çok fazla değiĢmiyorsa, yani düz bir arazi yapısı varsa, düĢük seviyeli polinomal yaklaĢımlar yeterli olabilir. Fakat arazi yapısı konuma bağlı olarak hızla değiĢim gösteriyorsa o zaman daha yüksek seviyeli polinomlar kullanılmalıdır (Kaya ve Musaoğlu, 2002).
DönüĢümü yapabilmek için çeĢitli Bi-lineer dönüĢüm, benzerlik dönüĢümü veya afin dönüĢümü gibi fonksiyonlar kullanılabilir. Geometrik görüntü dönüĢümü sonrası her bir pikselin sonuç görüntüsündeki koordinatları piksel koordinat dönüĢümü ile elde edilmiĢtir. Sonuç görüntüdeki piksellerin parlaklık değerleri yeniden örneklemlenmelidir (Temiz ve Doğan, 2005). Gri düzey enterpolasyonu da denilen bu iĢlemin gerçekleĢtirilmesi için literatürde sıklıkla kullanılan üç yöntem; en yakın komĢuluk, bi-lineer enterpolasyon ve bi-kübik enterpolasyon yöntemleridir. Geometrik dönüĢüm sonrası uydu görüntüleri topoğrafik yükseklik farklarından ileri gelen ötelemeden kaynaklanan hatalardan arınmamıĢtır. Görüntüdeki detayların konumlarında yatay olarak değiĢikliğe neden olan yüksekliğe bağlı geometrik bozulmayı düzeltmek için görüntünün ortogonal olarak düĢeye çevrilmesi gerekmektedir yani ortorektifikasyon iĢlemi yapılmalıdır (Mutluoğlu ve Yakar, 2005). DüĢeye çevirme iĢlemi birçok basamaktan oluĢur. Ancak iĢlemin esası, düzeltilmemiĢ görüntünün
jeoreferanslanmıĢ veri seti ile karĢılaĢtırılmasıdır. JeoreferanslanmıĢ veri seti bir harita veya baĢka bir görüntü olabilir. KarĢılaĢtırma yer kontrol noktaları yardımıyla yapılır. Ġlk aĢama düzeltilmemiĢ verinin “bağlanması” için yer kontrol noktalarının toplanmasıdır. DüĢeye çevirme iĢleminin baĢarısı, önemli ölçüde yer kontrol noktalarının seçimine bağlıdır. Ġyi bir yer kontrol noktası açıkça görülmeli ve koordinatları, hem harita ve hem de düĢeye çevrilmemiĢ görüntüde zamanla yer değiĢtirmiĢ olmamalıdır. Ayrıca görüntü üzerinde homojen olarak dağılmalıdır (Gibson ve Power, 2000). Bir görüntüyü mekansal ve açısal iliĢkilerini tanımlamak üzere kullanmak için ilk önce düĢeye çevirme (rectification) iĢlemi yapılmalıdır (ġekil 2.3).
ġekil 2.3. (a) DüĢeye çevirme iĢlemi (b) Karesel ortalama hatanın grafik gösterimi (Gibson ve
Orto rektifikasyon sonrası elde edilen uydu görüntüleri ortogonal bir projeksiyona dönüĢtürülmüĢ olduğundan bu görüntüler topoğrafik harita gibi tek ölçeğe sahiptir ve üzerinden, arazinin coğrafi konumu, uzunlukları, açıları ve alanları doğrudan ve doğru olarak ölçülebilmektedir. Topoğrafik yükseklikten ileri gelen kayıklıkları düzeltmek, görüntü hatalarını doğru Ģekilde ortadan kaldırmak ve ortogörüntü oluĢturmak için Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) verileri kullanılır. SYM dünya yüzeyinin bir kısmının düzenli grid Ģeklinde modellenerek dizilmiĢ nokta yükseklik değerlerinin sayısal bir temsilidir. Her pikselin bölgesel olarak düzeltilmesinde gerekli olan yükseklik değerleri, SYM‟den enterpole edilerek ortorektifiye bir görüntü elde edilmiĢ olur.
2.1.4.3. Sınıflandırma
Bir görüntüyü bir haritadan ayıran temel özellik, haritalarda yeryüzüne ait bir yüzey objesi (örn. su) tek bir renk tonu ile gösterilirken, uzaktan algılanmıĢ bir görüntüde bir yüzey sınıfının tek bir değer yerine bir sayı aralığı ile temsil edilmesidir. Ayrıca bir görüntüde arazi örtüsü sınıfları devamlılık gösterirken, bir haritada kesin çizgilerle ayrılmıĢtır. Bununla birlikte, yeryüzü birimleri genellikle çeĢitli örtü tiplerini kapsayan karmaĢık bir yapıdadır. Sınıflandırma ise küçük, önemsiz değiĢimleri göz ardı ederek görüntüyü, arazi örtüsünün bir tematik haritası formunda basitleĢtirir. (Gibson ve Power, 2000)
Bir görüntüde cisimlere ait farklı yansıtım değerleri kayıt edilir. Bu değerler dikkate alındığında istatistiksel yöntemler kullanılarak benzer spektral karakteristikte olan piksellerin tek bir renge atanması iĢlemi sınıflandırma olarak tanımlanır.
Genel olarak, kullanılan bant sayısı arttıkça sınıflandırma doğruluğunun arttığı söylenebilir. Ancak bunun uygulanması bilgisayarın iĢlem süresini de arttırır. Bunun yerine iki farklı yaklaĢım önerilebilir:
1) Temel bileĢenler (principal component) görüntülerinin kullanımı 2) Aralarında en az korelasyon olan bantların kullanımı.
Bir pikselin herhangi bir sınıfa atanması, görüntünün ve pikselin istatistiksel karakteristiğine bağlıdır. BaĢlıca iki sınıflandırma çeĢidi vardır: kontrollü sınıflandırma ve kontrolsüz sınıflandırma
2.1.4.3.1. Kontrollü sınıflandırma
Kontrollü sınıflandırma bilgisayar otomasyonuna dayalı bir sınıflandırma biçimidir, ancak kullanıcı sınıflandırmanın ön aĢaması olan kontrol bölgeleri oluĢturulması kısmında devreye girmektedir. Kontrollü sınıflandırmada, çalıĢma
