332
TAŞKIN RİSK YÖNETİMİNDE SAYISAL ARAZİ ALTYAPISI
Türkay Gökgöz
Yıldız Teknik Üniversitesi, Harita Mühendisliği Bölümü, Doç.Dr., İstanbul
Ülkemizde yapılan taşkın çalışmaları incelendiğinde, gerekli çözünürlükte, doğrulukta ve duyarlıkta veriler kullanılmadığı; sayısal yükseklik, arazi ve yüzey modelleri üretiminde ticari yazılımların sunduğu kısıtlı yöntemler ile yetinildiği; bazı kritik aşamalarda deneme yanılma yoluyla öznel tercihler yapıldığı ve bu nedenlerle sayısal arazi altyapılarının yeterince sağlam olmadıkları görülmektedir. Bu durum, taşkın risk yönetimi sürecini başından sonuna olumsuz etkilemektedir.
Bu yazıda, öncelikle, Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ile birlikte Sayısal Arazi Modeli ve Sayısal Yüzey Modeli oluşturmada kullanılabilecek global ve ülkemizde üretilen mevcut veriler ele alınmaktadır. SYM’lerden drenaj ağlarının türetilmesinde özel öneme sahip iki faktör (birikinti eşik değeri ve çözünürlük) bir diğer başlık altında incelenmektedir. Yükseklik eğrilerinden üçgen ağları elde edilirken karşılaşılan yatay üçgen sorununa değinilmektedir.
Yalnız SYM verisi ile yüksek doğruluklu üçgen ağlarının elde edilmesi için geliştirilmiş bir yöntem tanıtılmaktadır.
Son olarak, taşkın risk yönetiminde sayısal arazi altyapısı konusunda politika ve strateji anlamında bazı önerilerde bulunulmaktadır.
Sayısal Yükseklik Modeli, Birikinti Eşik Değeri, Çözünürlük, Drenaj Ağları, Sayısal Arazi Modeli, Üçgen Ağları, Yatay Üçgenler, Tekdüze Üçgenler
1. GİRİŞ
Çevre tahribatı, çarpık yapılaşma ve küresel ısınma gibi nedenlerle taşkın olaylarının günden güne daha sık ve yaygın yaşanması ve bu taşkınların daha büyük zararlara neden olması, bilimsel çevrelerin dikkatini çekmekte ve bu konuya giderek daha çok önem verilmektedir. Özellikle, olayın afete dönüşmemesi için yapılabilecekler, yani risk yönetimi üzerinde birçok araştırma yapılmakta ve gelişmeler dikkatle takip edilmektedir. Bu, çok disiplinli bir konudur. İlgili disiplinlerde gelişme oldukça, bu konu da gelişmektedir.
Bu nedenle, sürekli güncel ve gelişmeye açıktır.
Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) genel olarak afetlerin yönetilmesinde çok yararlı bir araçtır. Çünkü zararlar çok boyutlu parametrelerden etkilenmekte ve bunların mekânsal bileşeni de doğası gereği çok değişkenlik göstermektedir [1]. CBS'nin taşkın risk yönetimindeki tek avantajı, taşkını değişik bakış açıları ile görsel hale getirmek değildir. Buna ilave olarak birçok önemli analizi de yapma imkânı sağlamaktadır [2, 3]. Bu nedenle CBS kullanılmadan iyi bir taşkın risk yönetiminden söz etmek zordur.
Taşkın risk yönetimi kapsamında, uzaktan algılama, CBS, nümerik modelleme ve programlama yöntem ve teknikleri ile gerçekleştirilen çalışmalar şu şekilde gruplandırılabilir: (1) Saha çalışması, (2) uydu görüntülerinin işlenmesi, (3) eski taşkın olaylarının analizi, (4) sayısal arazi ve hidromorfometrik analizler, (5) jeoloji ve mühendislik jeolojisi incelemeleri, (6) hidrolojik analizler, (7) hidrolik analizler, (8) istatistik analizler, (9) taşkın risk haritalarının üretimi, (10) zarar görebilirlik analizi ve taşkın zarar haritalarının üretimi ve (11) taşkın risk yönetim planının hazırlanması. Sayısal arazi ve hidromorfometrik analizler ile kastedilen, drenaj ağlarının türetilmesi, havza ve alt havza sınırlarının belirlenmesi, havza ve alt havza şekillerinin ve drenaj yoğunluğunun belirlenmesi, havza eğim ve bakı haritalarının üretilmesi, akarsu uzunluk-gradyan indeksinin belirlenmesi, akarsu boykesit ve enkesitlerinin çıkartılmasıdır.
Taşkın derinliği, taşkın zarar haritalarında kritik rol oynamaktadır [4, 5, 6, 7, 8, 9]. Örneğin taşkın derinliğinde yapılacak 1 metrelik bir hata, yüzlerce kilometreküp su hacmine denk gelebilecektir ki bu, zarar boyutunun belirlenmesinde ve risk planının hazırlanmasında yanlış sonuçların ortaya çıkmasına neden olacaktır [10, 11]. Bu bağlamda, altlık olarak kullanılacak arazi modellerinin çözünürlük ve doğruluğu son derece önemlidir. Haile ve Rientjes [12] tarafından yapılan SYM duyarlık analizi, topoğrafik gösterimin kritik olduğunu ve model çıktısının SYM çözünürlüğünden önemli oranda etkilendiğini göstermiştir.
Bununla birlikte, SYM’nin çözünürlüğünü artırmak tek başına yeterli değildir. SYM’nin hidrolojik açıdan da doğru olması gerekir [13]. Hidrolojik açıdan SYM’nin doğruluğunu artırmak için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. İlk olarak, modelde akışın sürekliliğini engelleyen çukurların yumuşatılması veya doldurulması şeklinde çözümler aranmış [14, 15, 16] ancak, yapay ve doğal çukur ayrımı yapılamadığı ve yapay düzlükler meydana geldiği için, bu çözümler yeterli olmamıştır. Bu nedenle sonraki çalışmalar, düzlükler ve/veya sabit eğimli yüzeyler üzerine yoğunlaşmış ve bir dizi yöntem geliştirilmiştir [17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28].
333
Bu yazıda, öncelikle, SYM ile birlikte Sayısal Arazi Modeli (SAM) ve Sayısal Yüzey Modeli (SzM) oluşturmada kullanılabilecek global ve ülkemizde üretilen mevcut veriler ele alınmaktadır. SYM’lerden drenaj ağlarının türetilmesinde özel öneme sahip iki faktör (birikinti eşik değeri ve çözünürlük) bir diğer başlık altında incelenmektedir. Sonraki bölümde, yükseklik eğrilerinden üçgen ağları elde edilirken karşılaşılan yatay üçgen sorununa değinilmektedir. Son bölümde, yalnız SYM verisi ile yüksek doğruluklu üçgen ağlarının elde edilmesi için geliştirilmiş bir yöntem tanıtılmaktadır. Ayrıca, politika ve strateji anlamında bazı önerilerde bulunulmaktadır.
2. SAYISAL ARAZİ ALTYAPISI İÇİN MEVCUT VERİ KAYNAKLARI
SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), yeryüzünün topoğrafik haritasının çıkarılması amacıyla NASA (National Aeronautics and Space Administration) tarafından yürütülen uluslararası bir projedir. Şubat 2000’de 10 günlük yörünge uçuşu gerçekleştiren uzay mekiği Endeavour, 60° kuzey ve güney enlemleri arasındaki kara parçalarının SAR (Synthetic Aparture Radar) görüntülerini toplamıştır. Bu görüntülerden iki SYM üretilmiştir. SRTM DTED1 adıyla anılan birinci SYM, 90 m (3′′ × 3′′) çözünürlüklü olup yeryüzünün toplam kara parçalarının % 80’ini içermekte ve internet üzerinden ücretsiz olarak yayımlanmaktadır. SRTM DTED2 adıyla anılan ikinci SYM ise 30 m (1′′ × 1′′) çözünürlüklü olup bir model olup sadece ABD’yi kapsamaktadır [29].
Radar sinyallerinin alınması sırasında meydana gelen saçılma, yansıma ve gölgelenme gibi olaylar, SRTM’de kısmi veri boşluklarının oluşmasına neden olmuştur. Doğal arazi detayının silinmesine yol açan bu boşluklar SRTM’nin kullanımını kısıtlar. Özellikle yüksek dağlık, çöl ve sulak alanlarda veri boşlukları oluşur. Veri boşluklarının doldurulmasına dayalı global veya bölgesel ölçekte eksiksiz bir model oluşturma çabaları, ilk sürümünün yayımlandığı 2002 yılından bu yana değişik uygulama ve araştırma gruplarınca sürdürülmektedir. Literatürde, boşluk doldurma yöntemi olarak enterpolasyon tekniğinin ağırlık kazandığı söylenebilir. Hangi yönteme dayanırsa dayansın, boşlukların genişliği ve arazi yüzeyinin eğimi arttıkça, enterpolasyon yönteminin etkinliği azalmakta, elde edilen sonuçlar gerçek arazi yapısından oldukça farklı bir görünüm ortaya çıkarmaktadır. Sonuç olarak, daha güvenli bir boşluksuz modelin, ancak dış veri kaynaklarının desteğiyle oluşturulabileceği anlaşılmaktadır. Fotogrametrik yöntemle elde edilmiş, uygun ölçekli (örneğin, 1:25,000 veya 1:50,000) standart topoğrafik haritalar, havadan lazerle tarama verileri, InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) uydu görüntülerinden elde edilmiş SYM’ler böylesi dış veri kaynakları olarak sıralanabilir. Türkiye sınırları içerisinde belirlenen boşluk oranı ortalama % 0.16’dır.
Bu sayı yaklaşık 220,000 grid noktasına karşılık gelmektedir. Boşluklar, büyük oranda ülkenin doğusuna doğru yığılmaktadır (Şekil 1) [29].
Şekil 1: SRTM DTED1 Türkiye verilerinde boş noktaların konumsal dağılımı [29]
334
Bildirici vd. [29] tarafından gerçekleştirilen bir çalışma ile Türkiye’deki SRTM verilerinde belirlenen böylesi boşlukların büyük çoğunluğu Harita Genel Komutanlığı (HGK) tarafından üretilen 1:25,000 ölçekli standart topoğrafik haritalardan doldurulmuştur. 350 paftadan yükseklik eğrilerinin sayısallaştırılması yoluyla elde edilen sayısal yükseklik modelleri, boşlukların belirgin bir şekilde yığıldığı yerlerde kullanılmıştır. Geriye kalan dağınık karakterli boşluklar, enterpolasyon yardımıyla doldurulmuştur.
Bu şekilde elde edilen model, Türkiye Sayısal Yükseklik Modeli-3 (TSYM3) adıyla anılmaktadır. TSYM3, kuzey-güney ve doğu-batı yönünde 90 m (3′′×3′′) aralıklı yaklaşık 150 milyon grid noktasının yükseklik değerlerini içermektedir.
Bazı araştırma kuruluşlarınca sonuçlandırılmış, SRTM DTED1 verilerine dayalı eksiksiz başka sayısal arazi modelleri de vardır. CGIAR-CSI (Consultative Group on International Agricultural Research- Consortium for Spatial Information) tüm dünya için böyle bir modeli internet üzerinden kullanıcılara ücretsiz olarak sağlamaktadır. Söz konusu model için boşluklar enterpolasyon yöntemiyle doldurulmuştur. Bu nedenle, hesapla bulunan bazı yüksekliklerde büyük hatalarla karşılaşmak olasıdır [29].
NASA’nın Dünya Gözlem Sisteminin (Earth Observing System) bir parçası olan Terra uydusu 2000 yılının Şubat ayında faaliyetlerine başlamıştır. Terra uydusu, üzerinde beş farklı modül taşımaktadır.
Bunlardan en yüksek çözünürlüklü ve bindirmeli görüntü çekebilme yeteneğine sahip olanı, ASTER (Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer) modülüdür. ASTER, Amerikan NASA ve Japon Ticaret ve Sanayi Bakanlığının ortaklığında ve her iki ülkedeki bilimsel ve sanayi kuruluşlarının işbirliğiyle üretilmiştir. Bünyesinde, görünür ve yakın kızıl ötesi, kısa dalga kızıl ötesi ve termal kızıl ötesi olmak üzere üç farklı algılayıcı içermektedir. Bu algılayıcılar toplamda 14 bant olmak üzere geniş bir tayfta görüntü çekebilmektedir [30]. Farklı amaçlara hizmet eden söz konusu 14 bant için çözünürlük değerleri 15, 30 ve 90 m olarak değişiklik göstermektedir [31]. 90 m (3′′×3′′) çözünürlüklü ASTER GDEM1 adıyla anılan global SYM verisi, Haziran 2009 tarihinde ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur [32]. Ekim 2011’de ise 30 m (1′′×1′′) çözünürlüklü ASTER GDEM2 adıyla anılan global SYM verisini yine ücretsiz olarak kullanıma sunulmuştur [33]. Her iki SYM de yine boşluklar içermektedir [32].
Ülkemizde, sayısal yükseklik verilerinin üretimi kapsamında HGK tarafından çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. 1:25,000 ve 1:250,000 ölçekli topoğrafik haritalardaki yükseklik eğrilerinin bilgisayar ortamına aktarılmasıyla elde edilen bilgisayar kütükleri, sırasıyla YÜKPAF25 ve YÜKPAF250 adlarıyla anılmaktadır. YÜKPAF25’den türetilen 30 m (1′′×1′′) çözünürlüklü SYM, DTED2; DTED2’den türetilen 90 m (3′′×3′′) çözünürlüklü SYM ise DTED1 adıyla anılmaktadır. Bu nedenle bu üç ürünün düşey konum (yükseklik) doğruluk değerlerinin de aynı olacağı değerlendirilmektedir. TOPO25 adıyla anılan topoğrafik vektör veri tabanı ise 128 tür nesneye ve bunların 352 alt türüne ilişkin 1:25,000 ölçekli geometrik ve semantik bilgiler içermektedir [34].
Yukarıda adı geçen verilere ilişkin ölçek, çözünürlük, yatay konum doğruluğu, düşey konum (yükseklik) doğruluğu ve kaynak bilgileri Çizelge 1’de verilmektedir.
Çizelge 1: Sayısal arazi altyapısı için kullanılabilecek veriler ve özellikleri
Veri Ölçek Çözünürlük
(m)
Ortalama doğruluk
Kaynak Yatay konum
(m)
Düşey konum (Yükseklik-m) Topoğrafik vektör veri tabanı
(TOPO25) 1:25,000 - 12.3
(% 90 güven düzeyinde) 5.3
(% 90 güven düzeyinde) HGK Sayısal yükseklik verileri
(YÜKPAF25) 1:25,000 - - 8.8
(%90 güven düzeyinde) HGK Sayısal yükseklik verileri
(ASTER GDEM1) - 90 × 90 - 20
(% 95 güven düzeyinde) NASA Sayısal yükseklik verileri
(SRTM DTED1) - 90 × 90 - 9
(% 90 güven düzeyinde) NASA Sayısal yükseklik verileri
(CGIAR-CSI SRTM) - 90 × 90 - 7.58
(% 95 güven düzeyinde) CGIAR-CSI Sayısal yükseklik verileri
(TSYM3) - 90 × 90 - 9
(% 90 güven düzeyinde) Selçuk Üniversitesi Sayısal yükseklik verileri
(DTED1) - 90 × 90 - 8.8
(% 90 güven düzeyinde) HGK Sayısal yükseklik verileri
(DTED2) - 30 × 30 - 8.8
(% 90 güven düzeyinde) HGK Sayısal yükseklik verileri
(ASTER GDEM2) - 30 × 30 - 17
(% 95 güven düzeyinde) NASA
335
Ayrıca, ülkemizde yerleşim yerlerinin hemen tamamını kapsayan büyük ölçekli (1:1,000, 1:2,000 ve 1:5,000) sayısal ve/veya basılı standart topoğrafik ve kadastral haritalar mevcuttur. Bunlar oldukça yüksek doğruluklu geometrik (Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği’ne göre yatay ve düşey konum doğruluğu yaklaşık 10 cm) ve semantik bilgiler içermektedir. Son zamanlarda yüksek çözünürlüklü ve doğruluklu LIDAR (Light Detection and Ranging) verisi toplamaya yönelik çeşitli projelerin başlatıldığı da bilinmektedir. Örneğin, İstanbul Büyükşehir Belediyesi tarafından başlatılan projenin 2014 yılında tamamlanması öngörülmektedir. Proje ayrıntıları bilinmemekle birlikte, dünyadaki diğer benzer örnekler ışığında, 1-3 m arası çözünürlüğe ve 3-30 cm arası düşey konum (yükseklik) doğruluğuna sahip olması beklenebilir. Bununla birlikte, yine çeşitli belediyelerin, doğruluk istatistikleri tam olarak bilinmeyen, 3 ve 5 m çözünürlüklü SYM’leri mevcuttur.
3. SYM’LERDEN DRENAJ AĞLARININ TÜRETİLMESİ: BİRİKİNTİ EŞİK DEĞERİ VE ÇÖZÜNÜRLÜK FAKTÖRÜ
Yaygın kullanılan yaklaşıma göre SYM’lerden drenaj ağları türetilirken izlenen işlem adımları şöyle sıralanabilir: (1) SYM’nin yapay çukurluklardan arındırılması, (2) akış doğrultularının belirlenmesi, (3) akış birikintilerinin hesaplanması, (4) drenaj için birikinti eşik değerinin (BED) girilmesi ve (5) drenaj ağının oluşturulması. Bunlardan en kritik olanı, birikinti eşik değerinin girildiği işlem adımıdır. Doğru değer girilmezse, doğru ağ elde edilemez. Gereğinden fazla dallardan oluşan bir ağ ile sadece gövdeden oluşan bir ağ arasında bir yelpaze söz konusudur. Amaç, doğru değerin tespit edilmesidir.
Birikinti eşik değerinin tespiti için çeşitli yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bunlardan en sık karşılaşılanı, yaygın olarak kullanılan CBS araçlarının da önerdiği, maksimum birikinti değerinin % 1’inin birikinti eşik değeri olarak kullanılmasıdır [35]. Bir diğer yaklaşım, ortalama birikinti değerinin kullanılmasıdır [36].
Üçüncü olarak, -eğer varsa- mevcut akarsuları temsil eden çizgi nesnelerin kaynak noktalarında hesaplanan birikinti değerlerinin ortalamasının eşik değer olarak kullanılmasıdır [37]. Ancak bu üç yaklaşımın da jeomorfolojik ve kartografik temelleri yoktur. Çünkü bu değerlere göre elde edilen ağda bazı dalların birer drenaj çizgisi değil, sadece birer en büyük eğim çizgisi olduğu gözlemlenmektedir. Her en büyük eğim çizgisi, drenaj çizgisi değildir. Bir drenaj çizgisi, en büyük eğim çizgilerinin birleşerek aldıkları ortak yoldur.
Başka bir deyişle, bir drenaj çizgisi, etrafındaki en büyük eğim çizgilerinden en az eğimli ve en uzun olanıdır. Bir ağda eğer birbirine paralel iki dal varsa ve eğer bu iki dal arasında hiç SYM noktası bulunmuyorsa, bu iki daldan en az biri, sadece en büyük eğim çizgisi olarak kabul edilmelidir (Şekil 2a).
Çünkü bu iki çizgi arasında başka SYM noktası olmadığı için arazinin bu iki çizgi arasında kalan kısmı, düz kabul edilmek zorundadır ve ancak düz bir yüzeyde en büyük eğim çizgileri birbirine paralel seyreder;
birleşerek ortak yol almazlar. İki çizgi arasında bir ya da daha fazla SYM noktası bulunuyorsa, bu iki çizgi arasında arazinin deseninin nasıl olduğu hakkında fikir sahibi olunabilir. Dolayısıyla, her iki çizgi de ağın birer dalı olarak kabul edilebilir (Şekil 2b). Birikinti eşik değerinin tespiti için Gökgöz vd. [38]tarafından geliştirilen son yaklaşım işte bu temele dayanmaktadır. Bu yaklaşımda amaç, paralele çizgilerin ortaya çıkmadığı ilk ağı verecek birikinti eşik değerini yakalamaktır. Bunun için geliştirilen algoritma, bir dizi iterasyon yapmakta ve her birikinti eşik değerine göre elde edilen sonucu, paralel çizgiler açısından değerlendirmektedir.
(a) (b)
Şekil 2: İkisinden en az birinin sadece en büyük eğim çizgisi olarak kabul edilmesi gereken paralel çizgiler ve b) her ikisinin de drenaj çizgisi kabul edilebileceği paralel çizgiler
336
SYM’lerden türetilen drenaj ağlarının doğruluğunu ve duyarlığını belirleyen bir başka ölçüt, SYM çözünürlüğüdür. Çözünürlük arttıkça drenaj ağının doğruluğu ve duyarlığı da artmaktadır. Bunun tersi de doğrudur.
Aşağıda, Gökgöz vd. [38] tarafından gerçekleştirilen bir çalışmanın sonuçları verilmektedir.
Birikinti eşik değerleri için yukarıda açıklanan üç yaklaşıma (Gökgöz vd. [38], Tang [36], Olivera vd. [35]) göre tespit edilen değerler Çizelge 2’de verilmektedir. Şekil 3’te 10 ve 30 m çözünürlüklü SYM’ler kullanılarak türetilen drenaj ağlarının belli kısımları görünmektedir. Çizelge 3’de çalışma sonuçlarına dair çeşitli niceliksel bilgiler (çizgi/drenaj sayısı, toplam çizgi/drenaj uzunluğu, alt havza sayısı, alt havza yüzölçümleri toplamı) verilmektedir.
Çizelge 2: 10 ve 30 m çözünürlüklü SYM’ler için üç yaklaşıma göre tespit edilen birikinti eşik değerleri (BED) Gökgöz vd. [38] Tang [36] Olivera vd. [35]
SYM (m) 10 30 10 30 10 30
BED 117 16 81 26 193 22
Gökgöz vd. [38] Tang [36] Olivera vd. [35]
SYM=10 m
BED=117 BED=81 BED=193
SYM=30 m
BED=16 BED=26 BED=22
Şekil 3: 10 ve 30 m çözünürlüklü SYM’ler kullanılarak üç yaklaşıma göre türetilen drenaj ağlarının belli kısımları
Çizelge 3: Drenaj ağına ve alt havzalara dair niceliksel bilgiler
Gökgöz vd. [38] Tang [36] Olivera vd. [35]
SYM (m) 10 30 10 30 10 30
BED 117 16 81 26 193 22
Dal Sayı 72 65 113 45 47 47
Toplam uzunluk (m) 10,364 9,869 12,208 7,940 8,333 8,600
Alt havza Sayı 72 65 113 45 47 47
Toplam yüzölçüm (m2) 1,981,776 1,981,977 1,981,878 1,981,975 1,981,878 1,981,975
Sonuç olarak, SYM çözünürlüğü ve birikinti eşik değerlerine bağlı olarak dal sayısı ve uzunluğu farklı drenaj ağları türetilebilmekte ve dolayısıyla farklı sayı ve yüzölçümde alt havzalar ortaya
337
çıkabilmektedir. Bu durum, bunlara dayalı olarak yapılan hidromorfometrik ve hidrolojik analizlere doğrudan yansıyacaktır. Başka bir deyişle, SYM’nin çözünürlüğü ve SYM’den türetilen drenaj ağının doğruluğu, hidromorfometrik ve hidrolojik analizlerin doğruluğunu da etkileyecektir.
4. YÜKSEKLİK EĞRİLERİNDEN ÜÇGEN AĞLARININ ELDE EDİLMESİ: YATAY ÜÇGEN SORUNU
Yükseklik eğrilerinden üçgen ağlarının elde edilmesinde uygulanabilecek en uygun yöntem zorlanmış Delaunay üçgenleme yöntemidir. Bu yöntemin özellikleri kısaca şöyle özetlenebilir:
Veri kümesi yalnız noktalardan meydana gelmez; noktalar arasına yerleştirilmiş, birbirlerini uç noktaları dışında kesmeyen bir dizi doğru parçası (zorlama kenarı) da vardır.
Zorlama kenarları sonuçta birer üçgen kenarı olur.
Sonuç ürün (üçgen ağı), Delaunay üçgenlemesinin sonuç ürününe yakındır [39].
Bununla birlikte, bu en uygun yönteme göre üçgenleme yapıldığında bile en uygun arazi modeli elde edilememektedir. Üç köşesinin yüksekliği de aynı olan üçgen olarak tanımlanan yatay üçgenler ortaya çıkmaktadır (Şekil 4).
(a) (b)
Şekil 4: a) Yükseklik eğrileri (siyah çizgiler) ve üçgen ağındaki yatay üçgenler (gri üçgenler) ve b) bunların bir açıdan üç boyutlu görünümleri (gri yapay teraslar)
Yatay üçgenler arazi modeli açısından yapay teraslar anlamına gelmektedir. Yapay teraslar içeren bir model, doğru bir model değildir ve bu modele dayalı yapılacak hesap ve analizler de doğru olmayacaktır.
Modelin yapay teraslardan kurtarılıp daha doğru hale getirilmesi, ancak arazinin iskelet çizgilerinin de üçgenlemeye dâhil edilmesiyle başarılabilmektedir. Bu bağlamda, yükseklik eğrilerinden arazinin iskelet çizgilerinin türetilmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir [40, 41, 42, 43]. Aumann vd. [42] tarafından geliştiren yönteme göre türetilen bir iskelet çizgisi Şekil 5’de görünmektedir.
Şekil 5: Yükseklik eğrileri (siyah ince çizgiler), üçgen ağı (gri kesikli çizgiler), yatay üçgenler (gri üçgenler) ve iskelet çizgisi (siyah kalın çizgi)
338
5. SYM’LERDEN ÜÇGEN AĞLARININ ELDE EDİLMESİ: TEKDÜZE ÜÇGEN SORUNU Mevcut CBS yazılımları SYM’nin bütününde tekdüze üçgenler ile üçgen ağlarını meydana getirmektedir. Başka bir deyişle, SYM’deki tüm gridler, aynı köşegenler ile bölünerek (örneğin, kuzey batı – güney doğu köşe noktaları birleştirilerek) üçgenler meydana getirilmektedir. Ancak, yeryüzünde arazi deseni genel olarak düzenli değişmediğinden, böylesi üçgen ağları arazi yüzeyine beklenen düzeyde oturmaz. Bu nedenle, böylesi arazi modellerinden yeterince doğru ve duyarlı hesap ve analiz sonuçları elde edilemez. Bu bağlamda, jeomorfolojik ve kartografik temelleri olmayan oldukça kaba ya da basit bir yaklaşım olarak ifade edilebilir.
Yükseklik eğrileri, bir arazi modelinin doğruluğu konusunda fikir sahibi olabilmek için iyi bir araçtır. Çünkü aralarında yakın bir ilişki vardır: Kendileri bir çeşit arazi modeli olan yükseklik eğrileri, diğer arazi modellerinden türetilebilir. Bir arazi modelinde yapılacak değişiklikler doğrudan yükseklik eğrilerine yansıyacaktır. Bir üçgen ağında üçgenler, yani enterpolasyon doğrultuları değişirse, yükseklik eğrileri de doğrultularını değiştirir. Sonuç olarak, yükseklik eğrilerinin betimlediği arazi şekilleri incelenerek, üçgen modelin doğruluğu hakkında fikir sahibi olunabilir. Şekil 6a’da küçük bir SYM, Şekil 6b’de ise bu SYM noktaları ile yukarıda bahsedilen yaklaşıma göre elde edilen üçgen ağı ve bu ağdan türetilen yükseklik eğrileri görünmektedir. Yalnız yükseklik eğrilerine bakıldığında, arazide bir çukurluk olduğu bilgisi edinilmektedir. Oysaki SYM noktalarının yükseklikleri incelendiğinde, arazide bir çukurluk olmadığı, küçük bir vadi olduğu anlaşılmaktadır. Bu örnekten de anlaşıldığı üzere, tekdüze üçgenlerden meydana gelen bir üçgen ağı ile arazinin beklenen düzeyde doğru bir modeli elde edilememektedir.
(a) (b)
Şekil 6: a) Küçük bir SYM ve b) bu SYM noktaları ile yukarıda bahsedilen yaklaşıma göre elde edilen üçgen ağı (gri çizgiler) ve bu ağdan türetilen yükseklik eğrileri (siyah çizgiler)
Bu yaklaşım, Gökgöz [44] tarafından iyileştirilmiştir. Geliştirilen yöntemde, SYM noktalarında hesap edilen eğim bilgileri kullanılmakta ve aşağıdaki işlem adımlarıyla üçgen ağı elde edilmektedir:
Ekstrem (alçak ve yüksek) noktaların belirlenmesi,
Komşu ekstrem noktaların doğru parçaları ile bağlanması,
Kesişen doğru parçalarından birinin silinmesi ve
Geriye kalan tüm doğru parçalarının üçgenlemede birer zorlama kenarı olarak kullanılması.
Şekil 6a’daki SYM’nin, Gökgöz [44] tarafından geliştirilen yönteme göre belirlenen ekstrem noktaları ve bu noktaların bağlanmasıyla elde edilen zorlama kenarları Şekil 7a’da görünmektedir. Yalnız SYM noktaları değil, bu zorlama kenarları da dikkate alınarak yapılan üçgenleme (zorlanmış Delaunay üçgenlemesi) sonucu ortaya çıkan üçgen ağı ve bu modelden türetilen yükseklik eğrileri ise Şekil 7b’de görünmektedir. Yükseklik eğrisi artık bir yapay çukurluğu değil, gerçeğe uygun olarak bir vadiyi betimlemektedir.
339
(a) (b)
Şekil 7: a) Ekstrem noktalar ve zorlama kenarları (siyah nokta ve çizgiler) ve b) yüksek doğruluklu üçgen ağı (gri çizgiler) ve yükseklik eğrisi (siyah çizgi)
SONUÇLAR VE ÖNERİLER
Taşkınlar, fiziksel, ekonomik, sosyal, kültürel, vd. bakımlardan son derece olumsuz sonuçları olan afetlerin başında gelmektedir. Bu nedenle, taşkın risk yönetim planlarının olabildiğince kısa sürede hazırlanması bir zorunluluktur. Taşkın risk yönetiminde önemli bileşenlerden biri sayısal arazi altyapısıdır.
Yeterince sağlam sayısal arazi altyapısına dayanmayan taşkın risk yönetimi, güvenilir ve uygulanabilir olmayacaktır. Sağlam sayısal arazi altyapısı ancak ölçeği, çözünürlüğü ve doğruluğu amaca hizmet edecek düzeyde ve hatalardan arındırılmış kaliteli veri ile birlikte, ticari yazılımların sunduğu kısıtlı araçlarla yetinmeyen, bilimsel gelişmeleri takip eden ve uygulayabilen uzmanlarla sağlanabilir. Ülkemiz her iki açıdan da belli bir potansiyele sahiptir. Bu potansiyelden olabildiğince yararlanabilmek ve en iyi sonuçları elde edebilmek için aşağıda sıralanan çeşitli politika ve stratejilere gereksinim olduğu düşünülmektedir:
Sayısal arazi verisi üreten kurum ve kuruluşlar,
Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi (TUCBS) standardında üretimlerini gerçekleştirmeli,
Taşkın risk yönetiminde yalnız TUCBS
standardında veri kullanılmalı,
Sayısal arazi altyapısının amacı, hedefleri, içeriği,
kapsamı, ölçeği, çözünürlüğü, doğruluğu ve diğer özellikleri, havzaların yapılaşmış ve yapılaşmamış kısımları için ayrı ayrı tanımlanmalı; ayrıca, bu altyapıların hangi bilimsel yöntemlerle nasıl oluşturulacağı (metodoloji) ve bunlardan nasıl yararlanılacağı (analizler) belirlenmeli ve bağlayıcılığı olan bir doküman (yönetmelik, yönerge, teknik şartname, vb.) olarak yayımlanmalı,
Taşkın risk yönetimi sürecinde sayısal arazi
altyapısına dair her aşamada (tasarım, gerçekleştirim, kontrol, vd.) üniversitelerimizdeki bilimsel birikimden etkin olarak yararlanılmalı ve
Taşkın risk yönetimi tek bir kurumun
sorumluluğunda olmalı ve bu kurumda sayısal arazi altyapısından sorumlu bir birim olmalıdır.
340 KAYNAKLAR
[1] Coppock, J.T., “GIS and Natural Hazard: an Overview from A GIS Perspective”, In: A. Carrara and F.
Guzzetti (Eds.), Geographical Information System in Assessing Natural Hazard, Kluwer Academic, Netherlands, 21–34, 1995.
[2] Hausmann, P., Weber, M., “Possible Contributions of Hydroinformatics to Risk Analysis in Insurance”, 2nd International Conference on Hydroinformatics, Zurich, Switzerland, 9-13 September, 1988.
[3] Clark, M.J., “Putting Water in Its Place: A Perspective on GIS in Hydrology and Water Management”, Hydrological Processes, 12 (1998), 823–834.
[4] Islam, M.M., Sadu, K., “Development of Flood Hazard Maps of Bangladesh Using NOAAAVHRR Images with GIS”, Hydrological Science Journal, 45 (3), 337-355, 2000.
[5] Islam, M.M., Sadu, K. “Flood Hazard Assessment in Bangladesh Using NOAA-AVHRR Data with Geographical Information System”, Hydrological Processes, 14 (3), 605-620, 2000.
[6] Islam, M.M., Sadu, K., “Satellite Remote Sensing Data Analysis for Flood Damaged Zoning with GIS for Flood Management”, Journal of Hydraulic Engineering, 44 (2000), 301-306.
[7] Islam, M.M., Sadu, K. “Flood Damage and Modeling Using Satellite Remote Sensing Data with GIS:
Case Study of Bangladesh”, In: Jerry Ritchie et al. (Eds.), Remote Sensing and Hydrology 2000, 455- 458, IAHS Publication, Oxford, 2001.
[8] Townsend, P.A., Walsh, S.J., “Modeling Flood Plain Inundation Using Integrated GIS with Radar and Optical Remote Sensing”, Geomorphology, 21 (98), 295-312, 1998.
[9] Wadge, G., Wislocki, A.P., Pearson, J., Whittow, J.B., “Mapping Natural Hazards with Spatial Modeling System”, In: P. M. Mather (Ed.), Geographic Information Handling Research and Applications, John Wiley and Sons Inc., New York, 1993.
[10] Lee, J., Snyder, P.K., Fisher, P.F., “Modeling the Effect of Data Errors on Feature Extraction from Digital Elevation Models”, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 58 (10), 1461–1467, 1992.
[11] Hunter, G.J., Goodchild, M.F., “Dealing with Error in Spatial Databases – A Simple Case Study”, Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 61 (5), 529-537, 1995.
[12] Haile, A.T., Rientjes, T.H.M., “Effects of LIDAR DEM Resolution in Flood Modeling: A Model Sensitivity Study for The City of Tegucigalpa, Honduras”, ISPRS WG III/3, III/4, V/3, Workshop
“Laser scanning 2005”, Enschede, Netherlands, 12-14 September, 2005.
[13] Hutchinson, M.F., “A New Procedure for Gridding Elevation and Stream Data with Automatic Removal of Spurious Pits”, Journal of Hydrology, 106 (1989), 211-232.
[14] O’Callaghan, J.F., Mark, D.M., “The Extraction of Drainage Networks from Digital Elevation Data”, Computer Vision, Graphics and Image Processing, 28 (1984), 323-344.
[15] Mark, D.M., “Automated Detection of Drainage Networks from Digital Elevation Models”, Cartographica, 21 (1984), 168-178.
[16] Jenson, S.K., Dominque, J.O., “Extracting Topographic Structure from Digital Elevation Data for Geographic Information System Analysis”, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 54 (11), 1593-1600, 1988.
[17] Fairfield, J., Leymarie, P., “Drainage Networks from Grid Digital Elevation Models”, Water Resources Research, 27 (5), 709-717, 1991.
[18] Tribe, A., “Automated Recognition of Valley Lines and Drainage Networks from Grid Digital Elevation Models: a Review and a New Method”, Journal of Hydrology, 139 (1992), 263-293.
[19] Costa-Cabral, M.C., Burges, S.J., “Digital Elevation Model Networks (DEMON): a Model of Flow Over Hillslopes for Computation of Contributing and Dispersal Areas”, Water Resources Research, 30(6), 1681-1692, 1994.
[20] Tarboton, D.G., “A New Method for the Determination of Flow Directions and Upslope Areas in Grid Digital Elevation Models”, Water Resources Research, 33 (2), 309-319, 1997.
[21] Garbrecht, J., Martz, L.W., “The Assignment of Drainage over Flat Surfaces in Raster Digital Elevation Models”, Journal of Hydrology, 193 (1997), 204–213.
[22] Martz, L.W., Garbrecht, J., “The Treatment of Flat Areas and Depressions in Automated Drainage Analysis of Raster Digital Elevation Models”, Hydrological Processes, 12 (1998), 843-855.
[24] Jones, R., “Algorithms for Using a DEM for Mapping Catchment Areas of Stream Sediment Samples”, Computers & Geosciences, 28 (1), 1051-1060, 2002.
341
[25] Gülgen, F., Gökgöz, T., “Automatic Extraction of Terrain Skeleton Lines from Digital Elevation Models”, XXth ISPRS Congress, Commission 3, 372-377, Istanbul, Turkey, 12-23 July, 2004.
[26] Gülgen, F., Gökgöz, T., “Comparison of Drainage Networks Extracted from DEMs Automatically Using Accumulation Values and PPA”, 23rd International Cartographic Conference, Moscow, Russia, 4-10 August, 2007.
[27] Gökgöz, T., Gülgen, F., “Comparison of Two Methods for Deriving Skeleton Lines of Terrain”, XXth ISPRS Congress, Commission 3, 618-622, July 12-23, Istanbul, Turkey, 2004.
[28] Gökgöz, T., Başaraner, M., Yücel, M.A., Gülgen, F., Doğru, A.Ö., Uluğtekin, N., Cığızoğlu, H.K., Şeker, D.Z., Selçuk, M., “Effects of Watershed Delineation from Grid DEMs in GIS to Non-Point Source Water Pollution Modeling”, 14th International Symposium on Environmental Pollution and its Impact on Life in the Mediterranean Region, Sevilla, Spain, 10-14 October, 2007. (Özet)
[29] Bildirici, İ.Ö., Üstün, A., Uluğtekin, N., Selvi, H.Z., Abbak, R.A., Buğdaycı, İ., Doğru, A.Ö., “Yerel Yükseklik Bilgileriyle Desteklenmiş SRTM Verileri Kullanılarak Türkiye İçin 3ʺ×3ʺ Çözünürlüklü Sayısal Yükseklik Modelinin Oluşturulması”, TÜBİTAK Projesi, Proje No: 106Y130, 2008.
[30] Ok, A.Ö., Türker, M., “Stero ASTER Uydu Görüntülerinden Sayısal Yükseklik Modeli Oluşturulma ve Doğruluk Analizleri”, Ege Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu, İzmir, 27-29 Nisan, 2005.
[31] Alkevli, T., “ASTER Uydu Verilerinin Heyelan Envanter Haritalamalarına Yönelik Kullanımının Araştırılması: Yenice-Gökçebey (Batı Karadeniz Bölgesi)”, Yüksek Lisan Tezi, Hacettepe Üniversitesi, 2009.
[32] Meyer, D., “ASTER Global Digital Elevation Model Version 2 – Summary of Validation Results”, NASA Land Processes Distributed Active Archive Center and the Joint Japan-US ASTER Science Team, 2011.
[33] Li, P., Shi, C., Li, Z., Muller, J-P., Drummond, J., Li, X., Li, T., Li, Y., Liu, J., “Evaluatıon of ASTER GDEM VER2 Using GPS Measurements and SRTM VER4.1 in China”, ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume I/4, 2012, XXII ISPRS Congress, 181-186, Melbourne, Australia, 25 August - 01 September, 2012.
[34] http://www.hgk.msb.gov.tr (Erişim tarihi: Mart 2013)
[35] Olivera, F., Furnans, J., Maidment, D.R., Djokic, D., Ye, Z., “Drainage Systems”, In: Maidment, D.R.
(Ed.), ArcHydro: GIS for Water Resources, 55-86, Redlands: ESRI Press, 2002.
[36] Tang, G.A., “A Research on the Accuracy of Digital Elevation Models”, ISBN: 1-880132-69-9, Science Press, Beijing, China, 2000.
[37] Heine, R.A., Lant, C.L., Sengupta, R.R., “Development and Comparison of Approaches for Automated Mapping of Stream Channel Networks”, Annals of the Association of American Geographers, 94 (3), 477-490, 2004.
[38] Gökgöz, T., Uluğtekin, N., Başaraner, M., Gülgen, F., Doğru, A.Ö., Bilgi, S., Yücel, M.A., Çetinkaya, S., Selçuk, M., Uçar, D., “Watershed Delineation from Grid Dems in GIS: Effects of Drainage Lines and Resolution”, 10th International Specialised Conference on Diffuse Pollution and Sustainable Management, Istanbul, 18-22 September, 2006.
[39] Gökgöz, T., “Zorlanmış Delaunay Üçgenlemesi”, YTÜD Yıldız Teknik Üniversitesi Dergisi, 1999 (4), 136-145, 1999.
[40] Brassel, K.E., Heller, M., Jones, P.L., “The Construction of Bisector Skeletons for Polygonal Networks”, International Symposium on Spatial Data Handling, 117-126, Zurich, Switzerland, 1984.
[41] Finsterwalder, R., “Zur Bestimmung von Tal- und Kammlinien”, Zeitschrift für Vermessungwesen, 111 (1986), 184–89.
[42] Aumann, G., Ebner, H., Tang, L., “Automatic Derivation of Skeleton Lines from Digitized Contours”, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 46 (1991), 259–68.
[43] Tang, L., “Automatic Extraction of Specific Geomorphological Elements from Contours”, Geo- Informations-Systems, 5 (1992), 20-27.
[44] Gökgöz, T., “Obtaining High Fidelity Triangular Regular Network from Only DEM Points”, The Cartographic Journal, 47 (2), 150-156, 2010.
