Uzaktan algılama

Comparative analysis of various satellite products through hydrological modeling

Majority of runoff is composed of snowmelt in the eastern part of Turkey, especially in mountainous areas. Monitoring of spatial and temporal change of snow covered area is difficult in hydrological and forecasting studies for such areas and the ground observation data are collected at a point and represent nearby area. Thus, satellites are preferred to follow the change in snow extent by taking of their spatial and temporal resolutions into consideration. In this study, it is aimed to validate commonly used MODIS, MSG-SEVIRI and IMS satellite snow products against the data obtained from 50 ground observation stations in the eastern part of Turkey. However, the optic satellites are affected by cloudiness and different filtering techniques are applied to remove cloud cover. Validation analysis is applied to all steps of filtering and satellite data are compared depending on spatial and temporal resolutions. The stations are classified according to features for better comparative analysis of satellite data and ground observation data. Snow covered area graphics are determined using these three satellite data for Karasu and Murat Basins selected as study areas. Snowmelt Runoff Model is used for hydrological modeling of basins since it takes snow covered area ratio in addition to precipitation and temperature as input. Impact studies of snow cover area derived by different satellites through conceptual hydrological model are interpreted. Furthermore, both hydrological model validation and runoff forecasting studies are applied with parameter sets determined in the calibration period. Deterministic Numerical Weather Prediction data are used for short-term (up until 2 days) runoff forecasting. As a result, a study including the satellite product validation, hydrological modeling and operational use in water resources management is applied.

Estimating the area of croplands and estimating each crop's area using remote sensing and machine learning

In this thesis, the area of croplands and each crop's area are estimated from a remote sensing hyperspectral image of the sentinel-2 satellite using one of the well-known machine learning algorithms, Maximum Likelihood Classifier (MLC). Wheat, beans, nigella, other plants, urban, and fallow are the classes we selected to classify the study area. Our study area locates in North-west Syria. We collected ground-truth GPS points, and we drew seventy polygons depending on them. Each polygon's pixels represent the same class. These polygons are used as input to MLC. We generated one hundred and fifty random GPS test points above the study area to calculate accuracy. The overall accuracy is 82% and (user accuracies, producer Accuracies) for classes are: wheat (83.3%, 90.9%), beans (90.9%, 71.4%), nigella (81.8%, 94.7%), other plants (79.3%, 65.7%), urban (82.4%, 73.7%), and fallow (80.9%, 92.7%). The estimated areas for classes are wheat 14.881 km2, beans 3.614 km2, nigella 13.34 km2, other plants 20.77 km2, urban 14.54 km2, and fallow 35.23 km2. The total uncultivated area is 49.77 km2, whereas the cultivated area is 52.61 km2. In this study, the MLC results are also compared with Support Vector Machine (SVM) and Random Trees (RT) results, and we found that the MLC algorithm gives much better results than other methods.

Monitoring of land surface subsidence in Zonguldak coal mining field in the northern Turkey using multi temporal sar interferometry

This thesis examines the availability of finding out the ground surface deformation which occur in long time period with slow displacements by using multi temporal satellite SAR images. A case study is applied on Zonguldak underground coal mine areas using two techniques as Persistent Scatterers Interferometry (PSI) and Small Baseline (SB). The results of these techniques are compared and discussed.In Turkey Zonguldak and Bartın provinces are the only mining area that underground hardcoal mine is produced. This mine has a national economy vauable especially for at iron-steel industry and energy production. Mining activities have been started in the mid-19th. Century and is still active at five regions under Turkish Coal Enterprises (Türkiye Taşkömürü Kurumu - TTK) auditing. These mining are namely Kozlu, Karadon, Üzülmez and Armutçuk which are located in Zonguldak province, and Amasra mine region which is located in Bartın province.In this region mining has been continued more than 150 years and during this period approximately 400 million ton hardcoal is produced. Constant and dense production of coal mine caused subsidence at the surface of mine region. However, settlements and environment are suffered due to mining where urbanization is located on. This situation effected negatively human life as life losses. It also effected people economically as many buildings became useless and people lost their properties.Furthermore, in this region many landslide hazard is happening and also sinkholes occur resulting from having karstic properties at the geological structure. Additionally these mining activities trigger the natural hazards and increase the vulnerability. In last years the amount of coal mine production has been decreased and due to this fact government aimed to increase the production. New reserve survey was complited up to -1200 m from the surface by TTK. An amount of 1.3 billion tone reserve of coal was disclosured by the end of 2011.In this study coal mines in Zonguldak city as Kozlu, Karadon and Üzülmez regions are chosen as study area to investigate the deformation which occured in long time period. Kozlu mining is the first mining area and also is the only mine where production is continued under sea. Coal production is processed at different levels under the surface in these three mines. Production is continued under surface level as -630 m, -540 m and -250 m deep in Kozlu, Karadon and Üzülmez respectively.The investigation is concerned on the behalf of to address these facts:a) Residential areas are under a significant danger because of constant surface subsidenceb) Long term subsidence phenomena has not been monitored before. Previous techniques are used for short terms and have not been used for all mining areas. It is aimed to find out the deformation which occur both in urban and rural areas.c) InSAR technique gives a golden opportunity to monitor deformation which happend in long time period and also provide analysis of evolution of displacement in time.For these purposes 33 C-band satellite SAR images of ERS-1 and ERS-2 are acquired between 1993 and 2001 years. Also C-band 29 descending ENVISAT images are acquired between 2003 and 2010, and 17 ascending ENVISAT images are gathered between 2004 and 2010. Moreover, 23 L-band ALOS/PALSAR SAR images are acquired for the long term InSAR analyses between 2007 and 2010. PSI and SB approaches are applied for all these four dataset.PSI and SB approaches are applied for all these four dataset. For the PSI approach in each data set one image is chosen as master and interferograms are computed with this master image. For the SB processes all images are matched each other to compute interferograms. In SB applications InSAR pairs are computed with a threshold of temporal and geometrical baselines. Deformations are determined as mm/year. As an result it is find out that subsidence pattern at Kozlu is monitored with all ERS, ENVISAT and PALSAR processes. Results have consistency with previous DInSAR results. In the results of ERS and ENVISAT deformation is more clear at urbanized part of Kozlu city over the mine. Also at Karadon and Üzülmez deformation is identified with less dense pattern. PALSAR results gave dense deformation pattern both at urbanized Kozlu and at rural Karadon and Üzülmez. PSI results identified more points than SB results in all applications. Higher deformation is monitored in SB results at rural areas.In this study surface subsidence caused by underground hardcoal mining at Zonguldak region is investigated. For this intention multi-temporal and multi-track satellite SAR images are acquired. The evolution of subsidence phenomena for 17 years is revealed with InSAR method. Beside subsidece and potential subsidence areas which were identified by TTK new areas where deformation is monitored are found out. It is obvious that this region requires continuous monitoring. In conclusion, a footer information was prepared which can be useful for further risk analyses researches.Key words: InSAR, surface subsidence, multi temporal SAR, time series, coal mining

Çukurova bölgesinde höyük ve arkeolojik kalıntıların saptanması ve bazı höyüklerin modellenmesi

oz YÜKSEK LİSANS TEZİ ÇUKUROVA BÖLGESİNDE HÖYÜK VE ARKEOLOJİK KALINTILARIN SAPTANMASI VE BAZI HÖYÜKLERİN MODELLENMESİ M. ISMAIL SOLMAZ ARKEOMETRİ ANABİLİM DALI FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ Danışman : Prof. Dr. İlhami YEĞİNGİL Yıl: 2003 Sayfa: 105 Jüri : Prof. Dr. İlhami YEĞİNGİL : Prof. Dr. Selim KAPUR : Doç. Dr. Vedat PEŞTEMALCİ Arkeolojik araştırmalarda geniş bölgelerde höyük ve arkeolojik kalıntıların saptanması için uzaktan algılama teknMerinin kullanılması araştırmalara büyük oranda kolaylık sağlanmaktadır. Bu Çalışmada, uydu görüntüleri ve çeşitli sınıflandırma yöntemleri kullanılarak arkeolojik kalıntıları, özellikle höyükleri belirlemek için araştırma yapılmıştır. Çalışmada Çukurova Bölgesine ait LANDSAT uydusundan alınmış görüntüler incelenmiştir. Uydu görüntüleri üzerine bilinen arkeolojik buluntu alanları işaretlenmek suretiyle laboratuar ortamında arkeolojik açıdan önemli olabilecek yeni yerleri bulmak için çalışmalar yapılmıştır. Bu işlemlerde uydu görüntülerinden bilgi edinmek için bilgisayar ortamında çeşitli sayısal görüntü işleme ve zenginleştirme teknikleri kullanılmıştır. Bulunan sonuçlar daha önceden yapılan çalışmalarla karşılaştırılmış, arazi çalışmaları yapılmış ve doğrulanmıştır. Anahtar Kelimeler: Arkeometri, Uzaktan Algılama, Arkeolojik kalıntı, Höyük, Sayısal Görüntü İşleme

Türkiye'nin kıyı çizgisi değişimleri ile bunların çevre ve mühendislikteki etkileri

Havadan Fotoğraf Alımı, Uzaktan Algılama (UA) teknolojisi, yer gerçeği hakkında bilgi toplama konusunda önemli bir yer tutarken; Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) teknolojisi bu bilgilerin sistematik bir şekilde bilgisayar ortamında depolanarak (GIS) işlenmesi, sorgulanması, analizi ve sunulması olanaklarını sağlamaktadır. UA ile toplanan verilerin işlenerek bilgiye dönüştürülmesi esnasında gereken yer gerçeği ve gerekli yerdeki örnekleme bilgileri, CBS'den alınabilir. Bu nedenle UA, veri işleme bilgileri CBS 'ye; CBS' de bilgiyi güncelleştirmek için UA'ya gereksinim duymaktadır. Böylece iki teknolojinin entegrasyonu ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada prensip olarak CBS ve UA teknolojilerinin entegrasyonundan yararlanılarak sonuçlara gidilmiştir. Türkiye kıyılarına ait son 40-50 yıla ait hava fotoğrafları, çizgisel ve sayısal veriler ile uydu görüntülerinden yararlanarak, sediment taşımını sonucu kıyı, kıyı kenar çizgisi değişimi, delta evrimi (paleocoğrafyası), yıllara göre PROGRADATTON (Karanın denize doğru ilerlemesi) ve RETROGRADATION (Denizin karalar istikametinde ilerlemesi, kıyı erozyonu) yüzdeleri ve miktarların alan olarak (yıllık ortalama, yıllar arası toplam, tüm deltada toplam) tespiti Türkiye'de ilk kez bu çalışmada ortaya konulmaktadır. Anahtar Kelimeler: Progradasyon, Retrogradasyon, Paleocoğrafik Evrim.

Coğrafi bilgi sistemlerinin Burdur yerleşim alanına uygulanması

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), coğrafik verilerin gösterimi, toplanması, depolanması ve bir kaynak oluşturması için bilgisayar destekli bir sistemdir. CBS, software, hardware ve verilerin birlikte kullanımıdır. CBS teknolojisi, kaynak yönetimi, planlama gelişimi ve bilimsel araştırmalarda kullanılabilir. Bazı uygulama alanları, jeoloji, ziraat, arazi kullanımı ve coğrafi konulardır. Uzaktan Algılama (UA) objelerle fiziksel temasta bulunmadan herhangi bir uzaklıktan yapılan ölçümlerle yeryüzü hakkında bilgi edinme bilim ve sanatıdır. UA yöntemleriyle geniş alanların kısa zamanda analizi yapılabilmektedir. Kilometrelerce uzunluğundaki fay zonlan haritalanabilmekte, arazide izlenemeyen çok küçük faylar ya da kırık sistemleri gözlenebilmektedir. CBS ve UA tekniklerinin bir arada kullanımı oldukça yararlı sonuçlar doğurmaktadır. Günümüzde zaman ve iş gücünün önemi düşünülürse bu iki sistemin bir arada kullanımının artan önemini reddetmek mümkün değildir. Bu çalışmada CBS'nin Burdur ili yerleşim alanına uygulanması amaçlanmıştır. Bu amaçla bölgenin 1/5000 ölçekli şehir, mühendislik jeolojisi, hidrojeoloji, eğim ve sıvılaşma haritaları sayısallaştırılmıştır. Ayrıca Uzaktan Algılama teknikleri kullanılarak uydu görüntüsü üzerinden bölgenin jeolojik haritası yapılarak sayısallaştırılmıştır. Aynı şekilde uydu görüntüsü kullanılarak bölgenin kırık sistemleri incelenmiştir. Sayısal veri haline dönüştürülen ve ayrı katmanlar halinde oluşturulan bütün haritalar, Arc View programında üst üste çakıştırılmıştır. Bu haritalar üzerinde amaca yönelik olarak sorgulamalar yapılarak bölgenin yerleşime uygunluk haritası çıkarılmıştır. Anahtar Kelimeler: Coğrafi Bilgi Sistemleri, Sayısallaştırma, Uzaktan Algılama

Uzaktan algılama ve coğrafi bilgi sistemlerini kullanarak Ceyhan Ovası'nda test alanlarında höyüklerin incelenmesi

öz YÜKSEK LİSANS TEZİ UZAKTAN ALGILAMA VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNİ KULLANARAK CEYHAN OVASINDA TEST ALANLARINDA HÖYÜKLERİN İNCELENMESİ FARIS DEMİR ARKEOMETRİ ANABİLİM DALI FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ ÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ Danışman : Doç.Dr. A. Oğuz DİNÇ Yıl: 2002 Sayfa: 115 Jüri : Doç.Dr. A. Oğuz DÎNÇ Yrd. Doç. Dr. K. Serdar GİRGİNER Yrd. Doç. Dr. Erhan AKÇA Ceyhan Ovasında günümüze kadar bölgenin sağlıklı bir kültür envanteri çıkarılamamıştır. Bu bölgede yayını yapılmış arkeolojik yerleşmelerin bulunduğu alanlarda tarım, hızlı yapılaşma, endüstriyel gelişme gibi olumsuz gelişmeler nedeniyle höyüklerin kısmen ya da tamamen düzlenmiş olması, yerlerinin arazide gezilerek tespitinin mümkün olmaması bizi yeni yöntemleri ve yeni teknolojileri kullanmaya yöneltmiştir. Bu çalışmada temel amaç; Uzaktan Algılama teknolojisi ile höyükleri tespit etmek, Coğrafî Bilgi Sistemleri teknolojisiyle de sorgulamalar ve analizlere yönelik hızlı erişilebilir etkin bilgi üretmektir. 1956, 1957 ve 1973 tarihli pankromatik hava fotoğrafları ve 21 Ocak 2000 tarihli Landsat 7-ETM uydu görüntülerinde belirli bir yükseltisi olan höyüklerin dışında, düzlenmiş veya alüvyon altında kalmış yeryüzü yüzeyi seviyesinde sıfır yükseltideki höyükler de tespit edilmiştir. 21 Ocak 2000 tarihli Landsat 7-ETM uydu görüntülerinde 3,4 ve 5. bantlar diğer bantlara göre daha fazla yansıma değeri, yani yeryüzeyi bilgisi taşıdığı ve höyüklerin diğer objelerden farklı yansıma değerleri verdiği tespit edilmiştir. Ayırım gücü az olan 6. ve 7. bant kullanılmamıştır. Aynım gücü fazla olan 8. pankromatik bant görsel algılamada görüntü zenginleştirme işleminde kullanılmıştır. Görüntü zenginleştirme işleminde Landsat 7-ETM 3,5 ve 8. bantlar ile Histogram Equalization ve Oto linear metodu kullanılmıştır. Eğitimsiz sınıflandırma işleminde ise Landsat 7-ETM 3,4, ve 5. bantlar ile 7 sınıf seçilerek gerçekleştirilmiştir. Eğitimsiz sınıflandırma işleminde höyükler, yollar, güncel yerleşimler ve kurumuş dere yatakları yansıma değerleri birbirlerine yakın olduğu için aynı sınıfta yer almaktadır. Sayısallaştırılmış haritalar ile çakıştırılmasıyla höyükler güncel yerleşimlerden, yollardan ve kurumuş dere yataklarından ayırt edilebilmektedir. Bu çalışmada seçilen 3 test alanında toplam 22 höyük tespit edilmiştir. Bunlardan 5 tanesi yeni bulunmuş olup kayıtlarda geçmemektedir. Doğa ve Fen Bilimleri yöntemlerini kullanan arkeometrik çalışmalar arkeolojik araştırmalarda göz ardı edilmemesi gereken bir araştırma yaklaşımıdır. Anahtar Kelimeler: Ceyhan Ovası, Arkeoloji, Höyük, Uzaktan Algjlama, Coğrafi Bilgi Sistemleri.

Eğirdir Gölü Havzası'nda erozyon riskinin saptanması üzerine araştırmalar

Sinop Orman Bölge Müdürlüğü saf sarıçam meşcerelerinde farklı uzaktan algılama verileri kullanılarak bazı meşcere parametrelerinin modellenmesi

Bu çalışmada, Sinop Orman Bölge Müdürlüğünde yayılış gösteren saf sarıçam meşcerelerinde bazı meşcere parametreleri (meşcere orta çapı, meşcere üst boyu, meşcere ağaç sayısı, meşcere göğüs yüzeyi ve meşcere hacmi), yaprak alan indeksi, topraküstü biyokütle ve karbon değerleri ile aktif (Sentinel-1) ve pasif (Sentinel-2, Landsat 8 OLI ve dron) algılayıcılara ait görüntülerden elde edilen veriler arasındaki ilişkiler çoğul regresyon analizi (ÇRA) ve yapay sinir ağları (YSA) teknikleri ile modellenmiştir. Çalışmada toplam 184 adet örnek alan alınmıştır. Her bir örnek alana ilişkin klasik orman envanter ölçümleri yapılmış ve her bir örnek alan için bazı meşcere parametreleri, topraküstü biyokütle ve karbon değerleri hesaplanmıştır. Bununla birlikte her bir örnek alan için Sentinel-1 görüntüsü için geri yansıtım ve bant yansıma değerleri ile Sentinel-2, Landsat 8 OLI uydu ve dron görüntüleri için reflektans, vejetasyon indis ve tekstür değerleri hesaplanmıştır. Örnek alanlara ilişkin yersel ve uzaktan algılama verileri ÇRA ve YSA teknikleri ile modellenmiştir. Uygulanan modelleme teknikleri ile meşcere göğüs yüzeyi için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,84, Test R2=0,77), meşcere hacmi için Landsat 8 OLI 135° tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,83, Test R2=0,77), meşcere orta çapı için Sentinel-2 7x7 pencere boyutu tekstür ve ÇRA tekniği (Model R2=0,83, Test R2=0,81), meşcere ağaç sayısı için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,81, Test R2=0,69), meşcere üst boyu için Sentinel-2 5x5 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,71, Test R2=0,68), yaprak alan indeksi için Sentinel-2, 5x5 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,74, Test R2=0,32), topraküstü biyokütle için Sentinel-2, 9x9 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,82, Test R2=0,75) ve topraküstü karbon için Sentinel-2, 15x15 pencere boyutu tekstür ve YSA tekniği (Model R2=0,89, Test R2=0,77) ile en başarılı modeller bulunmuştur. Aynı zamanda dron görüntülerinden elde edilen vejetasyon indis verileri ile en başarılı modeller meşcere göğüs yüzeyi (R2=0,40) ve meşcere üst boy (R2=0,44) için bulunmuştur. Bununla birlikte dron görüntülerinden elde edilen reflektans değerleri ile en başarılı model (R2=0,32) meşcere göğüs yüzeyi için bulunmuştur.

Tabiat parkları trekkıng parkurlarının belirlenmesinde uzaktan algılama ve insansız hava aracı kullanım olanaklarının değerlendirilmesi (Afyon-Akdağ Tabiat Parkı örneği)

Doğa ile buluşma, yenilenme ve tazelenme ihtiyacı geçmişten bu yana insanoğlunun düzenli olarak gerçekleştirdiği faaliyetlerdendir. Özellikle son yıllarda kentleşmenin hızla artmasıyla birlikte doğaya olan ihtiyacı giderek artırmıştır. Yakın zamanda tüm dünyayı etkileyen Covid-19 salgını sonrasında yaşam hareketliliği en düşük seviyeye düşmüş ve doğal alanlara olan ihtiyaç daha da artarak devam etmiştir. Türkiye'de planlama bakımından Doğa Koruma ve Milli Parklar Genel Müdürlüğü'ne bağlı faaliyet gösteren tabiat parkları insanların doğa ile güvenle buluşmalarının sağlandığı alanlardandır. Devlet eliyle faaliyetler yürüten birimlerde merkezi planlama ve planlama deneyimlerinin uygulamaya aktarılması daha verimli olmaktadır. Bu çalışmada tabiat parklarında trekking planlaması ihtiyacı duyulan alanlarda alternatif güzergahların ortaya konması için Uzaktan Algılama (UA) veri setleri ile İnsansız Hava Aracı (İHA) cihazlarından elde edilen veri setleri kullanılarak Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yardımıyla uygulayıcı, plan yapıcı ve karar vericiler için kullanılabilecek bir analiz ortamının ifade edilmesi amaçlanmıştır. Bu bağlamda çalışma alanına ait Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) ve arazide İHA cihazı ile gerçekleştirilen uçuşlar sonrası elde edilen Sayısal Arazi Modeli (SAM) veri setleri kullanılarak yükseklik ve eğim kriterlerine ait veriler üretilmiştir. Ayrıca, bu çalışmada çok kriterli karar verme sürecinde yollara ve derelere olan uzaklık kriterleri kurumdan temin edilerek toplam dört kriter ile trekking uygunluk haritaları üretilmiştir. Elde edilen trekking uygunluk haritaları kullanılarak çalışma kapsamında üç farklı trekking rotası SYM ve SAM veri setleri bağlamında değerlendirilmiştir. Tabiat parklarında CBS yardımıyla ortaya konacak trekking güzergahı planlama çalışmalarında, planlama amacına ve lokasyon bilgilerine bağlı olarak yüksek hassasiyetli İHA veri setlerinin kullanımının avantajlar sağlayacağı düşünülmektedir.

Lazer tarayıcı verilerinde gürültü düzenleme ve yüzey ağı oluşturma algoritması

Lazer tarayıcılardan elde edilen 3 boyutlu düzensiz, gürültülü nokta bulutunun üçgenlenmesine ve sayısal olarak modellenmesine yönelik çalışmalar uzun yıllardan beri devam etmektedir. Lazer tarayıcılardan elde edilen bu veriler yansıma ve saçılma kaynaklı gürültü içermektedir.İlgili yüzeyin lazer tarayıcı ile taranması sırasında belirli parametrelere göre toplanan ölçü noktaları X, Y konumu açısından doğru olmasına karşın taranan yüzeyin yapısı ve bazı diğer etmenlerden ötürü Z koordinatı üzerinde yansıma ve saçılmaların etkisi bulunmaktadır. Bu etkiler yer yer küçük olmasına karşın bazı bölgelerde büyük sıçramalar olabilmektedir.Geliştirilen ?GUCLU? yazılımı ve ?Z Dönüşümü ile Gürültü Eliminasyonu Algoritması? ile bu gürültülü veriler daha kullanışlı hale getirilmektedir. X, Y koordinatı olarak uygun konumda bulunan ancak yansımalar sonucu Z koordinatı gerçek değerinden sapmış noktalara ilişkin veriler yeniden düzenlenerek en olası uygun konumuna getirilmekte ve bu şekilde gürültü elimine edilmektedir.Böylece tarama sonrası elde edilen veri üzerinde görülemeyen yüzey yapısı ?Z Dönüşümü ile Gürültü Eliminasyonu Algoritması? uygulanarak düzenlendiğinde gerçek yüzeye çok daha uygun bir nokta bulutu verisi halini almaktadır. Bu şekilde gürültüsü giderilmiş düzensiz nokta bulutunun düzlemsel yüzeyleri alt parçalara ayrıldığında ve her bir parça düzleme izdüşürülerek Delaunay Üçgenlemesi ile üçgenlendiğinde gerçek yüzey görünümüne oldukça yakın bir 3D sayısal model elde edilebilmektedir. Geliştirilen özgün algoritma ve yazılımın sayısal obje modeli oluşturma konusunda hızlı ve etkili bir yöntem olması amaçlanmıştır.

Uzaktan algılamalı görüntülerin bant çıkarımı ve matematiksel biçim bilim ön işlemleri kullanılarak sınıflandırılması

Hiperspektral görüntüler, uzaktan algılama yöntemleri kullanılarak elde edilen ve geniş bir bant aralığından alınan yüzlerce imgeyi içerir. Bu imgeler kullanılarak, görüntüyü oluşturan her bir piksel için dalga boyuna bağlı olarak kesikli olmayan bir spektrum bilgisi oluşur. Bu spektrumlardan yararlanarak, sınıflandırma için gerekli olan bilgilerde artış sağlanmaktadır. Bu da sınıflandırma aşamasında, başarımı daha yüksek sonuçlar elde edilmesini olanaklı kılar.Hiperspektral görüntülerin, çok fazla tekrar eden bilgi içermesi nedeniyle son zamanlarda birçok uygulamada özellik çıkarımı yöntemleri kullanılarak bant azaltma yapılmaktadır. Bu yöntemlerin içinden, Temel Bileşen Analizi (TBA), bu çalışmada sınıflandırma öncesi kullanılan önişlemlerin ilk adımını oluşturmaktadır.Matematiksel biçimbilim işlemeleri ise TBA sonucunda elde edilen bantlardaki uzamsal verilerin ortaya çıkarılması amacıyla kullanılmaktadır. Temel işlemlerden olan açma ve kapama işlemleri, pikseller arası komşuluk ilişkilerini arttırarak sınıflandırma öncesindeki ikinci adımı oluştururlar.Bu çalışmada, Destek Vektör Makineleri (DVM) ve İlgililik Vektör Makineleri (İVM), sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır. Daha önceki çalışmalarda bahsedilen DVM ile sınıflandırma başarımının arttırılması ve İVM ile bir karşılaştırması gözlemlenmiştir. DVM ve İVM sınıflandırma performansını artırmak ve sınıflandırma hesapsal yükünü azaltmak üzere, sınıflandırma öncesi hiperspektral görüntülere Temel Bileşen Analizi (TBA) ve biçimbilimsel yöntemler uygulanması önerilmiştir. Ön işlem olarak TBA ile bant sayısı azaltılmakta, biçimbilimsel işlemler ise veri kümelerinin sahip olduğu spektral özellikteki bilgilerin yanısıra, uzamsal özelliğe sahip bilgilerin ortaya çıkması olanaklı kılınmaktadır. TBA sonucu kullanılan her bir banta, biçimbilimsel işlemler uygulanarak, elde edilen bantlar İVM ile sınıflandırmaya sokulmaktadır. Önerilen yöntem, ön-işlem uygulanarak elde edilen düşük bant miktarında İVM sınıflandırmanın, doğrudan İVM ile karşılaştırıldığında daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Makine öğrenmesi ile uydu görüntüleri üzerinden mekansal ve zamansal değişimin bulut tabanlı google earth engine kullanılarak değerlendirilmesi (Zonguldak örneği)

Arazi örtüsü değişimlerinin tespiti ve izlenmesi, ekosistemlerin dinamiklerini anlamak ve doğal kaynakları etkin bir şekilde yönetmek için çok önemlidir. Özellikle Google Earth Engine (GEE) gibi platformlar aracılığıyla makine öğrenmesi tekniklerindeki son gelişmeler, arazi örtüsü sınıflandırmasının doğruluğunu ve verimliliğini önemli ölçüde artırmıştır. Bu çalışma, 2015 ve 2024 yılları için arazi örtüsünü haritalamak için GEE platformu içindeki Sentinel-2 görüntülerini ve Random Forest algoritmasını kullanmaktadır. Sonuçlar, öncelikle tarım ve kentsel alanların genişlemesinden kaynaklanan orman alanında 2015'teki 49.628,51 hektardan 2024'te 48.363,62 hektara bir düşüş olduğunu göstermektedir. Tarım arazileri 2015'teki 7.223,45 hektardan 2024'te 7.869,61 hektara çıkarken, aynı dönemde kentsel alanlar 8.516,49 hektardan 9.116,39 hektara çıkmıştır. En yüksek arazi örtüsü geçişi, 2.582,14 hektarlık bir değişimle ormandan tarım arazisine doğru gözlemlendi. Bu çalışma, makine öğrenimi ve uydu tabanlı verilerin entegrasyonu sayesinde son yıllarda arazi örtüsü sınıflandırmasının dinamik doğasını vurgulamaktadır. Bulgular, sürdürülebilir arazi yönetimi ve çevre koruma için sürekli arazi örtüsü izlemenin önemini vurgulamaktadır.

Road segmentation in satellite images using deep learning

We demonstrate several approaches for dealing with road segmentation problems. Some rely on the encoder-decoder method, some on the Generative Adversarial Network (GAN) technique, and others on a fully convolutional network. The approaches utilizing Encoder- Decoder and GAN seem to have promise. Due to the great performance of Encoder-Decoder Deep Convolutional Neural Networks in many segmentation problems. Our aim is to apply all recent model architectures that use the DCEP network as a primary base model on two open-source data sets DeepGlope, and Massachusetts. We choose the most common encoder-decoder models that proved great performance for different data sets of image segmentation. We choose Unet, FPN, PSPNet, Unet++, PAN, LinkNet, DeepLab- v3, DeepLab-v3+, and MA-Net for our experiments and we give a brief comparison based on the result. We show the results for each model we use, both with and without the bilateral filter, and we show how the IOU (Intersection Over Union) and Dice loss of the results for all models on the Massachusetts data set are very similar. In an effort to improve model performance, we also use different data augmentation parameters, however, the results are the same for this data set. The Unet model has an excellent IOU for the DeepGlobe data set, scoring 95.46% accuracy.

Arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişiminin uzaktan algılama verileri ve yapay sinir ağları yöntemiyle modellenmesi (İzmit örneği)

Bu çalışma; arazi kullanımı ve arazi örtüsü değişiminin öğrenilmesi, tanımlanması; ormancılık, tarım, sanayi, şehir planlama, kırsal ve kentsel yönetim, doğal kaynak yönetimi vb. yönetim çalışmaları için oluşturulacak karar verme süreçlerinin önemli bir aracıdır. Bu çalışmada, hızlı bir sanayileşme sürecine konu olmuş İzmit ili ve yakın çevresinin 2000-2010 ve 2020 yılları arasındaki arazi kullanımı ve arazi örtüsü (AKAÖ) değişimi Uzaktan Algılama (UA) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı ile ortaya konulmuş ve 2030 yılı AKAÖ tahmini yapılarak haritalandırılmıştır. Çalışma kapsamında; uydu görüntüleri kullanılarak dört arazi kullanım sınıfına göre (orman, su, tarım ve yapılaşma alanı) meydana gelen arazi kullanımı değişiminin; yükseklik ve eğim değişkenleri kullanılarak simüle edilmiştir. Simülasyon için Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM ve Landsat 8 OLI görüntüleri kullanılmıştır. Bu çalışmada elde edilen görüntüler sınıflandırılmış ve Kappa değerleri 2000 için %91, 2010 için %87 ve 2020 yılı için ise %94 olarak hesaplanmıştır. 2030 yılı simülasyonunun validasyon değeri %89,2 olarak tespit edilmiştir. Bu çalışma sonuçlarına göre, 2020 yılından 2030 yılına gelindiğinde orman alanlarının %0,41, tarım alanlarının %4,38, su alanlarının %0,04 azalacağı bunun yanında sanayi şehri olan İzmit ilinin yapılaşma alanlarının %37,06 oranında artacağı tahmin edilmiştir. Mekânsal ve zamansal düzlemde orman ve su alanlarının düşük hızda azaldığı ancak tarım alanlarının daha hızlı bir düşüş eğilimi içinde olduğu ve bu durumun devam edeceği tahmin edilmektedir.

Çınarcık Barajı ana dere bağlantılı bazı alt havzalarının arazi örtüsü değişiminin uzaktan algılama teknikleri ile analizi

Hızlı nüfus artışı ve 18. ve 19. yüzyılda sanayi devriminin gelişi, arazi kullanımı/örtüsü hızlı değişiklikleri beraberinde getirmektedir Arazi kullanımı ve arazi örtüsü hem doğal hem de antropojenik nedenlerle zaman içinde değişmektedir. Ziraat alanları, ormanlık alanlar ve meralar bozulmakta, kentleşme ve sanayileşme gibi insanların yapımı olan arazilerin kontrolsüz bir şekilde yayılmasına yol açmaktadır. Türkiye'de arazinin yanlış kullanımından kaynaklı erozyona maruz kalma sonucu toprak kayıpları yaşanmaktadır. Nüfusun gün geçtikçe arttığı ülkemizde arazilerin potansiyellerine uygun olarak değerlendirilmesi ülkesel kalkınma sağlayacaktır. Yeryüzündeki arazi örtüsü/kullanımının zamansal değişimin konumsal olarak tespit edilmesi, alansal değişimlerin belirlenmesi planlama yapabilmek için gereklidir. Geçmişe yönelik bilgi elde edinmek için Uzaktan Algılama (UA) ve Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) sistemleriyle uyumlu kullanılması ile sağlanabilmektedir. Uzaktan Algılama (UA) aynı konum için geçmişe ve günümüze ait uydu görüntülerinden yararlanarak arazi örtüsü/kullanımı değişimini tespit edebilmektedir. Çalışma alanı, Bursa ilinde Orhaneli Çayı üzerinde 2008 yılında hizmete başlayan Çınarcık Barajının üst havzası olup 9093.5 ha alan büyüklüğüne sahiptir. Çınarcık Barajı Bursa ili içerisinde bulunan su kaynakları arasında potansiyeli en yüksek olan su kaynaklarından biridir. Barajdan 145 hm3/yıl endüstriyel ve içme suyu olmak üzere su elde edilmektedir. 1997 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımında 2452.7 hektar ziraat alanı tespit edilirken bu alan 2020 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımında 1924.2 hektara kadar düşmüştür. 1997 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımına göre 617 ha açıklık alan bulunmaktadır. Bu araziler genellikle taşlık kayalık çorak arazilerden orman içi açıklıklardan ve birkaç tane maden sahasından oluşmaktadır. 2020 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımına göre ise çalışma alanında bulunan açıklık alanlar 1052.1 hektara kadar çıkmıştır. Bu durumda çalışma alanında faaliyet gösteren 15-20 tane maden ocağının etkisi şüphesiz ki bulunmaktadır. Ayrıca bu açıklık alanlardaki artış miktarı taşlık ve kayalık alanlarda da artış olduğunu ortaya koymaktadır. Bu durum çalışma sahasında erozyonun da etkili olduğunu göstermektedir. 1997 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımında 5304.8 hektar olan ormanlık alanlar, 2020 yılı sınıflandırılmış arazi örtüsü/kullanımında 5694.7 hektar olarak artış göstermiştir. Bu durum Türkiye orman varlığının her geçen yıl arttığını da destekler niteliktedir. Çalışma alanında azalan nüfusun orman varlığı üzerindeki baskıyı da azalttığı gibi baltalık ormanlarının koruya dönüştürülmesi, ağaçlandırma çalışmaları gibi ormancılık faaliyetlerinin etkisini göstermektedir. Bunun yanı sıra arazi örtüsünün / kullanımının zaman içindeki mekânsal değişimlerini göstermek amacıyla yapılan parçalılık analizi sonucunda parça sayısı 365 değerinden 608 değerine kadar tüm alanda artmış ve buna bağlı olarakta ortalama parça büyüklüğü 10 ha azalmıştır. Ayrıca bozuk orman alanlarından maden sahalarına 34 ha, verimli orman alanlarından ise yine maden sahalarına 142,8 ha geçiş olurken su alanlarından ziraat alanlarına 16,1 ha, verimli orman alanlarına ise 88,7 ha geçiş olmuştur. Genel olarak tüm alan analiz edildiğinde; verimli orman alanları 140 ha ve su ile kaplı alanlar 100 ha azalmıştır. Maden alanlarında 173 ha, açıklık alanlarda 230 ha, iskan alanlarında 11 ha ve bozuk orman alanlarında ise 34 ha artış meydana gelmiştir.

Arazi kullanımındaki değişimlerin coğrafi bilgi sistemleri yardımıyla izlenmesinde QuickBird uydu verileri ve hava fotoğraflarının birlikte kullanılma olanaklarının Kuzey Adana örneğinde araştırılması

Çalışmada Ekim 2006 yılına ait yüksek çözünürlüklü QuickBird uydu görüntüleri ve 1989 yılına ait hava fotoğraflarının gözle yorumlanması ile Kuzey Adana'nın arazi örtüsü, arazi kullanımı ve arazi değişimi haritaları, ArcGIS 9.2 ve ERDAS Imagine 8.4 Professional programları kullanılarak üretilmiş ve sonuçları incelenmiştir. Bu sayede Kuzey Adana'nın en güncel arazi örtüsü/kullanım haritası elde edilmiştir. Bununla beraber, Kuzey Adana'nın, 1989 yılından 2006 yılına kadar olan arazi örtüsü ve arazi kullanımı değişimleri izlenmiş ve analiz edilmiştir. CBS ortamına aktarılan her bir görüntüde yerleşim alanları, tarım alanları, orman, su yüzeyleri ve diğer sınıflar belirlenmiş, CORINE' e göre bunların alt sınıfları oluşturulmuştur. Kuzey Adana'da yürütülen çalışma alanı toplam 41.932 ha alan olarak belirlenmiş olup 1989 yılındaki şehir merkezi yerleşim alanları 1.351,86 ha alan iken 2006 yılında 2.956,25 ha alana dönüşerek % 118,68 artış olduğu, sanayi bölgeleri 115 ha alandan 148,7 ha alana genişleyerek % 29,36 arttığı bulunmuştur. Kuru tarım arazileri 12.442 ha alandan 10.728 ha alana dönüşmüş ve % 13,8 oranında azaldığı tespit edilmiştir. Zeytinliklerde % 122 oranında çok büyük bir artış olduğu ve 147 ha alandan 327 ha alana dönüştüğü bulunmuştur. Seyrek ormanların tahrip edilmesi ile % 8,3 azalmanın olduğu ve 271 ha alanının yok olduğu bulunmuştur. Sonuçta elde edilen istatistiksel veriler arazi kullanımı değişimlerinin dinamiğini göstermiş ve geleceğe yönelik planlamalara esas olabilecek bir altlık oluşturmuştur.

Sentinel-2 uydu görüntüleri kullanılarak niğde ilinde tarımsal ve kentsel alan kullanımındaki zamansal değişimin uzaktan algılama (UA) ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) entegrasyonuyla değerlendirilmesi

Bu araştırma Niğde merkez ilçe sınırlarında tarımsal ve kentsel alan kullanımındaki zamansal değişimlerin Sentinel-2 uydu görüntüleri ile belirlenmesi kapsamında yürütülmüştür. Çalışma kapsamında 2016 ve 2021 yıllarındaki Nisan, Temmuz ve Ekim aylarına ait uydu görüntüleri kullanılmıştır. Arazi örtüsü ve kullanımındaki değişimin analizinde Coğrafi Bilgi Sistemleri yazılımlarından (CBS) Arc GIS 10.3.1 kullanılmıştır. İlgili programın uzaktan algılama modülü yardımıyla kontrollü sınıflandırma teknikleri kullanılarak sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Arazi örtüsü ve kullanımının sınıflandırmasından Corine I. düzey sınıflandırması dikkate alınmıştır. Ayrıca 1/25.000 ölçekli sayısal toprak haritaları kullanılarak CBS ortamında araştırma alanının bazı toprak ve arazi özellikleri (büyük toprak grupları, arazi kullanım kabiliyetleri, toprak derinlikleri, arazi eğimi, erozyon dereceleri, yükselti ve bakı) sınıflandırılmış ve mekânsal olarak değerlendirilmiştir. Yapılan sınıflandırmalar sonucunda 2016 yılından 2021 yılına kadar yerleşim yerleri ve yapay bölgelerde 207,65 ha, orman ve yarı doğal alanlarda ise 478,66'ha'lık bir artış görülmüştür. Tarım alanlarında 223,75 ha ve su kütlelerinde ise 88,66 ha'lık bir azalışın olduğu belirlenmiştir. Araştırma sonucunda elde edilen bulgular bölgedeki yerel yönetimlerin planlama aşamalarına önemli katkılar sağlayacaktır.

Türkiye genelinde güneş ışınımının NOAA uydu verileri ve meteorolojik değişkenler kullanılarak belirlenmesi

Güneş ışınımını yeryüzü seviyesinde tahmin etmek için uydu verilerinin kullanılması, güneş ışınımının yer ölçümlerine göre geçerli bir alternatif yol haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında NOAA-AVHRR uydu verileri kullanarak Türkiye üzerine gelen saatlik küresel güneş ışınımını saptamak için istatiksel bir model geliştirilmeye çalışılmıştır. İlk aşamada, 2010 ve 2016 yılları arası ham uydu verilerinin kalibrasyonu ve coğrafik düzeltmeleri yapılmış ve seçilen 22 meteoroloji istasyonlarına denk gelen piksellerin bulut kapalılık indeksi hesaplanmıştır. Yer istasyonlarındanda ölçülen ve atmosfer dışına gelen saatlik küresel güneş ışınımı verileri kullanılarak her pikselin atmosferik geçiş faktörü hesaplanmıştır. 2.aşamada, bulut kapalılık indeksi ve atmosferik geçiş faktörü değerleri arasındaki aylık grafiklerden regresyon katsayıları a ve b elde edilmiştir. 3.aşamada, 2015 ve 2016 yılları yer istasyonunda ölçülen ve atmosfer dışına gelen saatlik küresel güneş ışınımı verileri kullanılarak her pikselin atmosferik geçiş faktörleri hesaplanmıştır. 4.aşamada, ilk 5 yılın verilerinden elde edilen a ve b regresyon katsayıları 2015 ve 2016 yılları uydu verileri bulut kapalılık indeksi ve atmosferik geçiş faktörü değerleri istatiksel modele uygulanmış ve yere ulaşan saatlik küresel güneş ışınımı değeri deneysel olarak hesaplanmıştır. Yer istasyonları güneş ışınımı değerleri ile deneysel elde edilen güneş ışınımı değerleri karşılaştırılmış ve oluşturulan aylık bazlı grafiklerin korelasyon katsayısı değerleri olan R2'nin 0,75 ila 0,94 aralığında değerler aldığı ve yer verileri ile kabul edilebilir uyum içinde olduğu belirlenmiştir.

Adana Sarıçam İlçesi'nde sürdürülebilir kentsel gelişim için yeşil altyapı planlaması

Çalışmanın amacı Sürdürebilir Kentsel Gelişim İçin Adana ili Sarıçam ilçesindeki mevcut ve yeni yapılacak imar planlamalarında Yeşil Altyapı Planlamasının gerçekleştirilmesine katkı sağlamaktır. Bölgeye ait uydu görüntüleri, sayısal ve tematik haritalar ve meteorolojik verilerden yararlanılmış, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemi kullanılarak yapılan analizle taşkın risk alanları belirlenmiştir. Araştırmada bölgenin fiziksel (bakı, eğim, yükseklik ve toprak) yapısı, arazi kullanımı ve hidrolojik özelliklerine ait çeşitli analizler yapılmış, yağmur suyu yönetimi odaklı kullanılması amacıyla taşkından etkilenen yerleşim alanlarının kentsel yeşil alan olarak planlanması önerilmiştir. Elde edilen veriler doğrultusunda Adana ili Sarıçam ilçesinin yeşil altyapı planlamasına katkı sunmak amacıyla uygulama planı ve çeşitli örnek tasarımlara yer verilmiştir.

Mars/Gale kraterinde uzaktan algılama ve yer gözlemleri ile hematit minerali dağılımının araştırılması

Bu çalışmanın amacı Mars'ın tamamını gözlemleyebilen uydu verilerinin daha hassas yer verileri ile kalibrasyonunu yaparak daha hassas verilerin üretilebilmesini sağlamaktır. Çalışmada, ABD tarafından 2006 yılında Mars yörüngesine yerleşen MRO uydusu üzerinde bulunan CRISM algılayıcısının FRT görüntüleme tipi ile yine ABD tarafından 2012 yılında Mars'da Gale Krateri bölgesine indirilen Curiosity keşif aracı üzerinde bulunan Mastcam algılayıcısı kullanılarak, kraterin kuzeybatı kanadında ve kuzeydoğu-güneybatı yönünde uzanan topografik bir yükselti olan VRR bölgesinde mineral araştırması yapılmıştır. Uydu verisi ön işlemi için gerekli olan düzeltmeler IDL/ENVI programı üzerinde çalışan CAT modülü kullanılarak yapılmış, düzeltmeleri yapılmış uydu verisine Bant Derinliği yöntemi uygulanmıştır. Çıkan sonuçlar MICA kütüphanesindeki mineraller ile karşılaştırılmış, VRR bölgesinde hematit minerali (Fe2O3) tespit edilmiştir. Aynı bölgede Mastcam verilerinin analiziyle hematit minerali tespit edildiği gibi CRISM algılayıcısının hematit tespit edemediği piksellerde de Mastcam hematit tespit etmiştir. CRISM verisine getirilmesi gereken düzeltmenin hesaplanması için çalışma alanında 40 adet CRISM pikseline isabet eden Curiosity keşif aracının 78 sol gününe ait 273 hematit örneği kullanarak bir model geliştirilmiştir. Pearson korelasyon katsayısı (r) % 86 ve MAE % 1.5 olarak bulunan modelin regresyon katsayıları kullanılarak hematit mineralini tespit eden BD860_2 indisi ModBD860_2 olarak modifiye edildiği gibi bu indis CRISM verisine uygulanarak çalışma alanındaki hematit minerali dağılımı haritası da güncellenmiştir. Çalışma alanında hematit minerali dağılımı BD860_2 indisi kullanılarak % 46 olarak tespit edilmesine rağmen ModBD860_2 indisi kullanılmasıyla bu oran % 74 olarak bulunmuştur.

Yanmış orman alanlarının belirlenmesinde derin öğrenme yöntemlerinin yanmış alan indeksleri ile karşılaştırılması: Hatay örneği

Bu çalışmada 5-10 Eylül 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Samandağ bölgesinde, 9-10 Ekim 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Belen bölgesinde ve 27-29 Ekim 2020 tarihleri arasında Hatay'ın Denizciler mevkilerinde meydana gelen orman yangınlarının yanmış alanlarının haritalanması ve yangının şiddeti derin öğrenme ve uzaktan algılama tabanlı yöntemler ile Sentinel 2 uydu verileri kullanılarak değerlendirilmiştir. Çalışma alanlarına ait Sentinel 2 verileri ile derin öğrenme için bir görüntü veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra derin öğrenme yöntemleri kullanılarak bir derin öğrenme modeli oluşturulmuş, oluşturulan model veri setindeki görüntüler ile eğitilerek başarılı bir şekilde test edilmiştir. Oluşturulan yeni derin öğrenme modeli sonuçları, Sentinel 2 görüntüleri kullanılarak Normalize Edilmiş Yangın Şiddeti (NBR),Sentinel 2 İçin Yanmış Alan İndeksi(BAIS2) indeksleri hesaplanmıştır. Bu indekslerin yangından önce ve sonrası farkları için Fark Normalize Edilmiş Yanma Şiddeti (dNBR), Fark Sentinel-2 İçin Yanmış Alan İndeksi(dBAIS2) değerleri hesaplanarak yangın şiddeti sınıflandırması ve yangın alanı tespiti yapılmıştır. Derin öğrenme yöntemi, yanmış alan indeksleri ve Orman Genel Müdürlüğü yangın sicil fişleri verileri karşılaştırılmıştır ve yeni derin öğrenme modelinin yanmış orman alanlarını bulmada kullanılan indekslerden daha başarılı olduğu tespit edilmiştir. Yeni model yanmış orman alanlarının belirlenmesinde Samandağ çalışma alanında %98,36, Belen çalışma alanında %99,46 ve Denizciler çalışma alanında %92,75 oransal bir doğruluğa sahiptir. Anahtar Sözcükler: Derin Öğrenme; Sentinel 2; NBR-dNBR; BAIS2-dBAS2; Uzaktan Algılama

Heyelan ve kar kaynaklı doğal afetlerin izlenmesi ve haritalanmasında modern uzaktan algılama tekniklerinin kullanılması

Uzaktan algılama tekniklerinin doğal afetlerde kullanımı teknolojik ve bilimsel gelişmelere bağlı olarak artmaktadır. Bu nedenle bu çalışmada insansız hava aracı (İHA) sistemleri, lazer tarama sistemleri (hava ve yersel), Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) interferometri (InSAR) ve optik sayısal fotogrametri modern uzaktan algılama tekniklerinin üç ayrı ülkede (Türkiye, Avusturya ve İsviçre) yer alan beş ayrı çalışma alanında heyelan ve kar/çığ çalışmalarına yönelik uygulamaları yapılmıştır. Avusturya (Gallenzerkogel ve Gschliefgraben heyelanları) ve Türkiye'de (Himmetoğlu ve Devrek heyelanları) ikişer adet alanda heyelan çalışması ve İsviçre'de (Dischma vadisi) kar derinlik haritalama ve kar erimesinin izlenmesi çalışması yapılmıştır. Avusturya'daki heyelan sahalarında İHA ve hava lazer tarama verileri ile heyelan izleme, Türkiye'deki heyelan sahalarında InSAR zaman serileri (Persistent Scatterers Interferometry, PSI ve Small Baseline Subset, SBAS analizleri), İHA ve optik sayısal fotogrametri teknikleri ile heyelan deformasyon haritalama, İsviçre'de ise İHA ve yersel lazer tarama verileri ile kar derinlik haritalama ve kar örtüsü erimesinin izlenmesi çalışması yapılmıştır. Gschliefgraben heyelan alanında sadece hava lazer tarama verisi ile nokta bulutu karşılaştırma teknikleri ve sayısal görüntü korelasyon teknikleri ile heyelan deformasyonlarının ve yerdeğiştirme alanlarının belirlenmesi çalışması yapılmıştır. Gallenzerkogel heyelan alanında yaklaşık bir yıllık dönem için üç ayrı İHA verisi ve heyelan öncesi hava lazer tarama verisi kullanılarak hem Sayısal Yükseklik Modeli (DEM) farkları hem de modern nokta bulutu karşılaştırma algoritması olan M3C2 yöntemi kullanılarak heyelan izleme çalışması yapılmıştır. Dischma vadisinde ise yaklaşık bir aylık dönemde temin edilen beş ayrı İHA ve yersel lazer tarama (TLS) verisi ile kar erimesinin izlenmesi çalışması yapılmıştır. İHA ve TLS verileri zaman serileri kullanılarak kar erimesine ilişkin ilk örnek bir çalışma yapılmıştır. Zonguldak ili Devrek ilçesi Karşıyaka mahallesi heyelan alanında eski tarihli hava fotoğrafları ve İHA verileri ile birlikte ERS-1/2, Envisat ASAR ve Sentinel-1 C band SAR görüntüleri ile uzun dönemli (1992-2015) deformasyon haritalama için PSI analizi yapılmıştır. Bolu ili Göynük ilçesi Himmetoğlu köyü heyelan alanında ise İHA verisi ile birlikte, Sentinel-1 C band SAR görüntüleri ile PSI ve SBAS analizleri yapılarak yüzey deformasyonlarını izleme çalışması yapılmıştır. Gerçekleştirilen örnek uygulamalar ile doğal afetlerde gelişmiş uzaktan algılama tekniklerinin kullanım imkânları değerlendirilmiştir.

Saf karaçam ve sarıçam meşcerelerinde sentinel-1 ve sentinel-2 uydu görüntüleri yardımıyla bazı meşcere parametrelerinin tahmin edilmesi (Karadere orman işletme müdürlüğü örneği)

Bu çalışmada, Karadere Orman İşletme Müdürlüğünde yayılış gösteren saf karaçam ve sarıçam meşcerelerinde bazı meşcere parametrelerinin (orta çap, ağaç sayısı, göğüs yüzeyi, meşcere hacmi ve meşcere sıklığı) uzaktan algılama verileri ile modellenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada karaçam meşcerelerinden 146 ve sarıçam meşcerelerinden 96 örnek alan alınmış ve her bir örnek alanda yersel ölçümler yapılarak meşcere parametreleri hesaplanmıştır. Çalışma kapsamında uzaktan algılama verileri Sentinel-1 (geri yansıtım, polarizasyon oranı ve tekstür değerleri) ve Sentinel-2 (reflektans, vejetasyon indisi ve tekstür değerleri) uydu görüntüleri kullanılarak örnek alanlara düşen piksellerin ortalama ve toplam değerleri olmak üzere iki farklı şekilde elde edilmiştir. Meşcere parametreleri ile uzaktan algılama verileri arasındaki ilişkiler Korelasyon Analizi ile belirlenmiş ve Aşamalı Regresyon Analizi yardımıyla meşcere parametrelerine ilişkin modeller geliştirilmiştir. Model başarılarının ortaya konulmasında Düzeltilmiş Belirtme Katsayısı (R_d^2), Hata Kareler Ortalamasının Karekökü (RMSE) ve Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ölçütlerinden yararlanılmıştır. Karaçam meşcerelerinde en başarılı sonuçlar orta çap (R_d^2=0,170) ve meşcere sıklığı (R_d^2=0,397) modelleri için Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı, ağaç sayısı (R_d^2=0,396) modeli için Sentinel-1 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı ve meşcere hacmi (R_d^2=0,095) modeli için de Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin ortalaması olarak elde edilen uzaktan algılama verileri ile sağlanmıştır. Sarıçam meşcerelerinde en başarılı sonuçlara ise orta çap (R_d^2=0,314) modeli için Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin ortalaması ve ağaç sayısı (R_d^2=0,277), göğüs yüzeyi (R_d^2=0,344), meşcere hacmi (R_d^2=0,123) ve meşcere sıklığı (R_d^2=0,432) modelleri için de Sentinel-2 uydu görüntüsünün piksel değerlerinin toplamı olarak elde edilen uzaktan algılama verileri ile ulaşılmıştır.