(2 2 3) (2010-2011 Bahar DÃ¶nemi) Ders Sorumlusu - Jeoloji Bilgi ...

JEO 498 

JEOLOJİDE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ 

VE 

UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI 

(2 2 3) 

(2010-2011 Bahar Dönemi) 

Ders Sorumlusu: Doç. Dr. Murat Ercanoğlu 

H.Ü. Jeoloji Mühendisliği Bölümü 

Uygulamalı Jeoloji Anabilim Dalı 

E-posta: murate@hacettepe.edu.tr 

Web: http://yunus.hacettepe.edu.tr/~murate 

DERSĐN ĐÇERĐĞĐ 

• CBS’nin ve UA’nın tanımı, içeriği, yararları ve amaçları 

• CBS’nin ve UA’nın jeolojideki kullanımı 

• Katman kavramı 

• Veri tabanı 

• CBS ve UA ile planlama 

• Sayısal haritalar 

• Sayısal arazi modeli 

• Veri toplama ve üretimi 

• …………… 

• Uygulamalar

TEORĐK KESĐM 

CBS ve UA’ya ilişkin temel bilgiler (-) 

+ 

Temel Jeolojik Bilgi (+) 

= 

JEO 498’in kapsamı 

Türkçe ~ Đngilizce 

 

UYGULAMA 

Temel uygulamalar 

Veri üretimi ve işlemesi 

Map algebra 

……………. 

Problem tanımlama 

Çözüm üretimi 

DERS DEĞERLENDĐRME ÖLÇÜTLERĐ 

- Ara sınav (1 adet) 

- Teori + Uygulama 

- Belirli bilgisayarlar, belirli dizinler 

-- Flash Disk; RW CD; RW DVD 

-- Mümkün olursa → Ders dışı uygulama yapma olanağı ? 

-- Derse devam + katılım → ÇOK ÖNEMLĐ 

SORULAR ?

DERS KAPSAMINDA YARARLANILABĐLECEK KAYNAKLAR 

 

Bolstad, P., 2002. GIS Fundamentals. Eider Press, 

Minnesota. 

 

Yomralıoğlu, T., 2000. Coğrafi Bilgi Sistemleri Temel 

Kavramlar ve Uygulamalar. Akademi Kitabevi, Trabzon. 

 

 

Mather, P.M., 2004. Computer Processing of Remotely- 

Sensed Images. 3rd Edition, John Wiley & Sons, 

Notthingham. 

…….. 

 

Kütüphaneler 

 

INTERNET 

BAZI FAYDALI LĐNKLER 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

http://www.geoplace.com/ 

http://www.esri.com/ 

http://www.giscafe.com/ 

http://www.urisa.org/ 

http://www.gita.org/ 

http://www.cdc.gov/ 

http://www.gis.com/ 

http://gislounge.com/ 

http://www.usgs.gov/ 

http://cgia.cgia.state.nc.us/cgia/ 

http://www.gisuser.com/ 

http://yasulab.iis.u-tokyo.ac.jp:16080/~wataru/rsgis/

1. GĐRĐŞ 

BĐLGĐ VE BĐLGĐ SĐSTEMLERĐ 

 

 

Mevcut bilgilerin etkin bir şekilde kullanılması 

Sağlıklı veriye ulaşmada yaşanan bazı sıkıntılar 

Mevcut verilerin organize edilmesi YOĞUN BĐLGĐ TRAFĐĞĐ 

 

Hızlı karar verme süreci 

KAOS 

BĐLGĐ SAVURGANLIĞI 

Günümüz 

Bilgi ve 

Teknoloji 

Çağında 

• Bilgiyi etkin kullanmak 

• Çağdaş hizmetlerden en üst düzeyde yararlanmak 

• Ekonomik, sosyal, kültürel açıdan üst düzeyde yaşamak 

TEMEL AMAÇ

BĐLGĐ-TEKNOLOJĐ ĐLĐŞKĐSĐ 

Bilgi + Teknoloji ĐNSANLIĞA HĐZMET Milyarlarca dolar yatırım (Örn. Doğal 

Afetler) 

Yer ve konuma dayalı bilgi CBS (Coğrafi Bilgi Sistemi) 

 

 

UA (Uzaktan Algılama) 

GPS (Global Positioning System) 

Veri toplama Kolaylık 

Zaman Kazanç 

Karar verme Hız 

BĐLGĐ-VERĐ ĐLĐŞKĐSĐ 

• Bilgi Veri ( hammadde ) 

BĐLGĐ: Kullanıcı tarafından anlaşılabilir 

formlara dönüştürülmüş veri grubu 

Veri 

Bilgi 

• Bilgi sistemi Bilginin toplanıp işlenmesi 

ve kullanılabilir hale getirilmesi, bir sistemin var 

olmasını gerektirir. Bu açıdan bilgi sistemi “ sorunlara 

çözüm üretebilmek amacıyla bilgiyi toplayan, 

depolayan, üreten ve dağıtan bir mekanizma” olarak tanımlanabilir. 

Bilgiye kolay erişim 

Bilginin verimli kullanımı

BĐLGĐ-SAYAR ĐLĐŞKĐSĐ 

 

 

 

 

 

 

 

 

Farklı türdeki bilgilerin sıkıştırılarak depolanması, iletilmesi ve analiz edilmesi 

Bilginin sayısal şekli 

0 ve 1 

8 bits = 1 byte 

Sayısal veri (graphical data) ile gerçekte neyi temsil ettikleri (attributes) 

Coğrafi bilgi girişi 

Coğrafi bilginin otomatik olarak analizi 

Farklı senaryolara bağlı olarak sonuç üretimi 

Farklı harita, tablo, görüntü vb. sunumu 

Sonuç ve planlama 

BĐLGĐ - SĐSTEM 

• Veri toplama 

• Veri depolama 

• Analiz etme 

Doğru karar verme 

• Çıktı alma 

• Planlama 

• Konumsal olmayan bilgi sistemleri: yönetimsel amaçlı (non-spatial information 

systems ) (bankacılık, muhasebe, kütüphane, ulaşım, iletişim vb.) 

• Konumsal bilgi sistemleri (spatial information systems): Çevresel, altyapı, kadastral, 

sosyo-ekonomik vb. coğrafi nesnelerin sadece koordinatlarla değil, aynı zamanda 

öznitelik bilgileri ile de tanımlanmasını konu alır.

CBS ? 

COĞRAFĐ BĐLGĐ SĐSTEMĐ 

(GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM) 

Çeşitli Tanımlar: 

• Where maps, databases, and computers come together (D.F. 

Hemenway, GeoWORLD). 

• An organized collection of computer hardware, software, geographic 

data, and personnel designed to efficiently capture, store, update, 

manipulate, analyze, and display all forms of geographically referenced 

information (Dr. J. Dangerman, ESRI)

CBS TANIMLAR (devam ediyor) 

• An information and decision support system that incorporates the 

following three concepts: 

• ……. 

• ……. 

• ……. 

• ……. 

• A GIS deals in an explicit fashion with SPATIAL DATA 

• A GIS stores information about SPATIAL RELATIONSHIPS 

• A GIS is capable of SPATIAL ANALYSIS 

(Dr. D. Marble, OSU) 

• Guaranteed 

Income 

Stream 

CBS 

“Konuma dayalı bilgilerin toplanması, saklanması, işlenmesi ve kullanıcıya sunulması 

işlevlerini, bir bütün dahilinde gerçekleştiren bilgi sistemidir”. 

GEOGRAPHIC : Yeryüzü üzerindeki konuma sahip veri (spatial data). 

INFORMATION : Konumsal verileri ilişkilendirilmiş nitelik verisi (attiribute data). 

SYSTEM 

: Sözü edilen verilerin saklanması, analiz edilmesi ve kullanıcıya 

sunulması için gereken yazılım ve donanım. 

- Coğrafi bilgileri bilgisayar ortamına aktarmak 

- Analiz etmek 

- Ortak veri tabanlarını birleştirmek 

- Karar verme süreçleri, konumsal sorgulama 

- Đstatistik 

- Sınıflama 

- Harita üretimi 

- Görüntüleme ve görüntü işleme

COĞRAFĐ BĐLGĐ NE ĐŞE YARAR? 

 

Bir bölgeyi, özelliği, objeyi vb. diğerinden ayırt etme, analiz etme ve 

karar verme 

 

Genel kural ve ilkelerin, özel koşullara ve olaylara uygulanması 

 

Senaryolar üreterek tahmin yapmak 

 

Sınıflama 

 

Sonuç ve/veya ikincil harita üretimi 

 

 

Sorgulama, konumsal analiz 

………….. 

CBS BĐLEŞENLERĐ 

1. Donanım (Hardware) 

2. Yazılım (Software) 

3. Veri (Data) 

4. Đnsan (People) 

5. Yöntem (Methods)

CBS BĐLEŞENLERĐ (devam ediyor) 

1. Donanım : CBS’ nin işlemesini sağlayan BĐLGĐSAYAR ve buna bağlı 

YAN ÜRÜNLERĐN (yazıcı, tarayıcı, sayısallaştırıcı vb.) tümüdür. 

2. Yazılım : Coğrafi bilgilerin depolanması, analiz edilmesi ve görüntülenmesi 

gibi konularda, kullanıcı gereksinimlerini karşılayan bilgisayar programlarıdır. 

ticari ve üniversite kökenli yazılımlar 

Arc/Info, MapInfo, Idrisi, Grass 

CBS BĐLEŞENLERĐ (devam ediyor) 

3. VERĐ : Sayısal türdeki coğrafi veriler ile tanımlayıcı nitelikteki öznitelik verileri 

en önemli unsurlardır. Elde edilmesi en zor ve zahmetli bileşendir. Bu 

durumun temel nedeni veri kaynakların dağınıklığı, çokluğu ve farklı yapılarda 

olması ve bunların toplanması için gereken zaman ve maliyettir (~% 50-80). 

4. ĐNSAN : Kullanıcı 

5. YÖNTEM : Konuma dayalı verilerin, kullanıcı gereksinimine göre üretilmesi ve 

sunulması, belirli bir yöntem dahilinde gerçekleştirilmektedir.

CBS ÇALIŞMA PRENSĐBĐ 

• Bilgi, birbirleriyle ilişkilendirilmiş harita katmanları gibi kabul 

edilerek saklanır. 

• Coğrafi referans 

• Veri 

• Vektörel veriler 

• Hücresel (raster) veriler 

Veri Toplama 

Analiz & Modelleme 

F( xyz =f(p1) xyz +f(p2) xyz +…+f 

+f(pN) xyz 

Biraraya Getirme 

SONUÇ 

RAPOR 

Veri Toplama 

Veri Düzenleme 

Analiz & Modelleme 

F( ) =Layer1+Layer 

+Layer2+ … + LayerN 

SONUÇ 

RAPOR

COĞRAFĐ REFERANS 

• Enlem-Boylam 

• UTM 

• Adres 

• Yol ismi vb. 

Objelerin konumlandırılması 

Koordinatları bilinen bir 

pozisyona yerleştirilmesi 

VEKTÖREL VERĐLER 

• Nokta 

• Çizgi 

• Poligon 

Nokta 

Poligon 

Coğrafi objelerin kesin konum 

tanımlamasında 

Çizgi 

Yüzey

HÜCRESEL (RASTER) VERĐLER 

Görüntü 

Grid 

Daha çok süreklilik özelliğine sahip 

coğrafi objelerin ifade edilmesinde 

kullanılmaktadır. Hücrelerin her biri 

piksel olarak da bilinmektedir. 

CBS’DE HEDEF VE AMAÇLAR 

GĐRDĐ 

YÖNETĐM & ANALĐTĐK ĐŞLEMLER 

ÇIKTI 

VERĐ TOPLAMA 

• Konumlandırma 

• Uzaktan Algılama 

• Arazi 

çalışması/Örnekleme 

• Tarama 

• Sayısallaştırma 

YÖNETĐM 

• Veri depolama 

• Veri üretimi, 

güncelleme 

• Sorgulama 

ANALĐTĐK 

ĐŞLEMLER 

• Veri dönüşümü 

• Veri işleme 

• Modelleme 

ÜRÜN/SONUÇ 

• Görsel sunum 

• Harita üretimi 

• Raporlar 

• Planlama 

• Karar verme süreçleri 

……………………………… 

……………………………… 

………………………………

BAKIŞ AÇISI 

Bir mühendis olarak CBS ve UA tekniklerini 

JEOLOJĐK SORUNLARA YAKLAŞIMDA 

ÖNEMLĐ BĐR ARAÇ OLARAK KULLANMAK 

ÇÖZÜM ÜRETMEK 

2. VERĐ KAVRAMI

CBS ZĐNCĐRĐ (GIS CHAIN) 

Deneyim 

VERİ 

Organizasyon 

Donanım 

Yazılım 

VERĐ 

• CBS uygulamalarının gerçekleşebilmesi 

• Sayısal/Sayısal olmayan 

Grafik/Grafik olmayan 

UYGUN YAPIDAKĐ VERĐ 

BĐRBĐRĐNDEN ÇOK FARKLI VERĐ KAYNAKLARI 

DÖNÜŞÜM 

ANALĐZ 

• Yeryüzünde ve uzayda 

konumlanmış nesne ve olaylar 

• CBS’ nin uygulanabilmesi 

• Tüm detaylar 

Grafik Veri 

Grafik Olmayan Veri 

COĞRAFĐ VARLIK 

coğrafi varlıklar arasındaki doğal ve yapay ilişkilerin 

gerçekte olduğu gibi bir sistem içinde modellenebilmesiyle 

mümkündür. 

coğrafi özellik ve aralarındaki ilişkilerle birlikte koordinat 

referanslı olarak tanımlanması gerekir. 

konum ve şekil hakkında bilgi 

öznitelik hakkında bilgi

VERĐ BĐLEŞENLERĐ 

 

Konum → lokasyon; tüm veriler coğrafi olarak konumlandırılmış olmalı 

(georeferencing) 

Örn.: lat/long, UTM (The Universal Transverse Mercator) 

 

Nitelik → nitelik özelliği, coğrafi objenin özellikleri 

Örn: yükseklik, toprak nemi, sıcaklık, yamaç eğimi 

 

Özellikler arası ilişkiler 

Örn.: üstüste çakıştırma, yakınlık, komşuluk 

 

Zaman → ek boyut 

VERĐ ??? 

Toplama & doğrulama 

Derleme 

Depolama 

Güncelleme 

Yönetim & dönüştürme 

Đşleme (manipulation) 

Analiz & birleştirme 

Üretim & sunum

Sayısallaştırma 

 

 

 

 

 

 

 

 

Harita 

Uydu 

Hava fotoğrafı 

Video filmler (alçak uçuş yapan uçaklar) 

Đstatistiksel veriler 

Fotoğraf 

Arşiv/Internet 

GPS 

SAM (Sayısal Arazi Modeli) 

Ölçme 

Veri Girişi & Doğrulama 

Veri Tabanı 

Yönetim Sistemi 

Sorgulama 

Topoloji 

(Varlıkların 

birbiriyle 

olan ilişkisi) 

Coğrafi Veri Tabanı 

Konum 

Zaman 

Nitelik 

Görüntüleme/Çıktı/ 

Sonuç/Rapor 

Dönüşüm/İletim

JEO498 26.02.2008 

COĞRAFĐ VERĐLER 

Ne kadar 

özellik 

???? 

Doğal : Nehir, orman, vadi vb. 

Yapay : Yol, bina, boru hatları vb. 

Sınırlandırılmış : Ülke, kent, ada/parsel vb. 

HARĐTALAR 

Sayısal 

Sembol+Etiket 

+ 

Đlave gözlem, ölçüm, 

konum bilgisi+kartografik gösterim 

VERĐ SAYISI, TÜRÜ VE KALĐTESĐ ↑ 

HARĐTALAR 

• Yeryüzünün bir kısmını veya tamamını belli bir ölçekte gösteren gerçek modeller. 

• Koordinat sistemi üzerinde oturtulur. 

• Uzaklık, alan, yükseklik vb. (sayısal) 

• Đsim, adres, numara (tanımlayıcı sayısal olmayan özellikler) 

• Ölçek: harita üzerindeki uzaklık / doğadaki gerçek uzaklık 

harita üzerindeki x objesinin boyutu: 

1/1.000.000 < 1/25.000 

(küçük ölçek) (büyük ölçek) 

daha büyük alan 

daha az detay 

• 1/250 - 1/2.500 

• 1/5.000 - 1/25.000 

• 1/50.000 - 1/100.000 

• 1/200.000 - 1/500.000 

• 1/1.000.000 - ve daha küçük 

daha küçük alan 

daha fazla detay 

çok büyük ölçekli harita ve planlar 

büyük ölçekli haritalar 

orta ölçekli haritalar 

küçük ölçekli haritalar 

çok küçük ölçekli haritalar 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

Ercanoğlu (2005) 

Ercanoğlu (2005) 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

Ercanoğlu vd. (2006) 

Ercanoğlu vd. (2006) 

JEODEZĐ, DATUM, KOORDĐNAT SĐSTEMĐ 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

yüzeyler 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

YERĐN ŞEKLĐ ? 

YIL a(m) b(m) BASIKLIK 

1830 6377276 6356075 300,8 

(Everest) 

1909 6378388 6356912 297,0 

(Hayford) 

1967 6378160 6356775 298,25 

(IUGG) 

Hayford (uluslararası elipsoit) 

Denizler, kara parçaları, yerkürenin altındaki diğer katmanlar 

Homojen dağılım göstermez 

Geometrik bir şekille ifade edilemez 

Dönel elipsoit : küçük eksen etrafında dönmesi 

(Yomralıoğlu, 2000) 

± h farkı : dönel elipsoit – geoid 

Basıklık : (a-b)/a 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

KOORDĐNAT SĐSTEMLERĐ 

1) COĞRAFĐ KOORDĐNAT SĐSTEMĐ 

•Tüm dünyayı saran koordinat ağı Paralel/Meridyen 

•Ekvator K/G 

•Paralel 90+90 180 

•Meridyen 180+180 360 

•Enlem(φ) bir noktanın ekvatora olan uzaklığını yer 

merkezinden gören açı (meridyen düzlemi 

üzerinde) 

•Boylam(λ) bir noktadan geçen meridyen düzlemi ile 

başlangıç meridyeni arasında kalan açı 

•N, S, E, W mutlaka verilmeli 

(φ) , (λ) coğrafi koordinat dünyanın merkezi 

başlangıç noktası 


M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

Coğrafi Koordinat Sistemi (devam ediyor) 

•Derece ( o ) / dakika (‘) / saniye (“) 

•Enlem 

o 

1 ~111 km 

1” ~30 m 

o 

•Boylam 1 ~111 km 

N/S kutupta 0 

Örn: 1” boylam Ekvator ~30 m 

Washington DC ~24 m 

2) Kartezyen Koordinat Sistemi 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

3) PROJEKSĐYON KOORDĐNAT SĐSTEMĐ 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

HARĐTA PROJEKSĐYONLARI 

• Harita projeksiyonları yeryüzünün tamamının 

veya bir kesimin bir yüzeyde yansıtılması için 

kullanılır. Ancak, bu işlem sapma (distortion) 

olmadan gerçekleşmez. 

• Diğer bir deyişle, dünyanın şeklinden 

kaynaklanan eğriselliğin, söz konusu düzleme 

DOĞRUDAN geçirilmesi olanaksızdır. 

• Matematiksel ve geometrik ilişkilerle eğri bir 

yüzey üzerindeki bilgilerin bir düzleme(haritaya) 

geçirilmesine HARĐTA PROJEKSĐYONU adı verilir. 

• Dönel Elipsoit olarak kabul edilmekteyken → KÜRE 


• Hiçbiri için, en iyi Harita Projeksiyondur denilemez. 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

PROJEKSĐYON TÜRLERĐ 

•Normal Projeksiyon : Projeksiyon noktasının değme 

noktasındaki normali (projeksiyon yüzeyinin ekseni) 

orijinal yüzey ekseni ile çakışıyorsa 

•Transversal Projeksiyon : Yüzeyin değme 

noktasındaki normali yada yüzeyin ekseni 90 derece 

açı yapıyorsa 

•Eğik Projeksiyon : Orjinal yüzey ekseni ile herhangi 

bir açı yapıyorsa 

•Uzunluk, alan, şekil gibi parametrelerden biri TEMEL 

alınmalıdır 

DEĞĐŞĐM KAÇINILMAZ 


PROJEKSĐYON TÜRLERĐNE ÖRNEKLER 

• Uzaklık 

sadece Ekvator 

MERCATOR 

• Alan, şekil distortion→ ekvatordan 

kutuplara doğru → farklılaşma 

• Silindirik 

ROBINSON 

• Uzaklık 

• Alan, şekil 

ekvator ve diğer 

enlemlerde sabit, 

ölçeği değişir 

daha iyi yansıtır. 

• Pseudosilindirik 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

PROJEKSĐYON TÜRLERĐNE ÖRNEKLER 

ALBERS EQUAL AREA CONIC 

• USGS, 48 eyalet 

• Uzaklık 

• Alan 

seçilen 2 enlemde gerçektir. 

gerçek alanla orantılı 

• Konik 

UTM Koordinat Sistemi 

•Gauss – Krüger projeksiyonu 

temel alınarak geliştirilmiştir 

•2. dünya savaşından sonra 

dünya ülkeleri 

• Referans yüzeyi 

elipsoit 

•6 derecelik dilim genişliğinde 

o 

60 dilim (3 sağ; 3 sol) 

o 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

M.E.

JEO498 26.02.2008 

UTM Koordinat Sistemi (devam ediyor) 


UTM Koordinat Sistemi (devam ediyor) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

3. COĞRAFĐ VERĐ ELEMANLARI 

VE 

KATMAN KAVRAMI 

SAYISAL VE SAYISAL OLMAYAN VERĐLER 

•Coğrafi Veri 

•Grafik Veri 

Sayısal (grafik veri) 

Sayısal olmayan (grafik olmayan veri) (sözel, tanımsal) 

Coğrafi varlığın konumu, büyüklüğü, şekli 

•Grafik Olmayan Veri 

Aynı coğrafi varlığın sahip olduğu yapısal özelllikler 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Sayısal Veriler 

• Belli bir koordinat sistemini referans kabul ederek koordinatlarla ifade edilirler. 

•x, y, z 

•O, λ 

kartezyen 

enlem,boylam 

• Nokta 

•Çizgi 

•Haritalar 

tek bir koordinat değeri 

koordinat dizisi 

koordinat bilgisine dayalı, coğrafi detayların 

ölçeklendirilmiş şekli GRAFĐK VERĐ 

Sayısal Olmayan Veriler 

• Coğrafi varlıkların öznitelik bilgileri 

• Şekilden bağımsız, alfa sayısal (alfa numeric), metinsel ifade 

Örn. 1) Uzayda bir noktanın koordinatlarıyla tanımlanmış olmasıyla; nokta adı, 

numarası, işlevi gibi özelliklerinin de tanımlanmış olması gerekir. 

2) Bir çizgi yol grafik veri 

yolun cinsi, yapım yılı, şerit sayısı, boyutları 

grafik olmayan veri 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

COĞRAFĐ VERĐ ELEMANLARI 

• Coğrafi veriler Sayısal Karmaşık Sınıflandırma 

• Coğrafi Veri Elemanları 

Üç temel unsur 


VERĐ MODELLERĐ 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

VEKTÖR VE RASTER MODELLER 

• Coğrafi Bilgi Sistemleri iki farklı 

coğrafi veriyle çalışırlar. 

• Vektör veri modeli 

• Raster (hücresel) veri modeli 

• Vektör modelde nokta, çizgi ve 

alanlar hakkındaki bilgiler x,y 

koordinatları olarak toplanır ve 

depolanır. 

Şeker (2003) 

VEKTÖR VE RASTER MODELLER 

• Sondaj çukuru gibi bir noktanın konumu, tek bir “x,y” koordinat çifti ile 

ifade edilebilir. 

• Yol, nehir gibi lineer özellikteki objeler noktalar kümesi olarak 

depolanabilir. 

• Satış bölgesi, nehir havzaları gibi çokgen özellikteki objeler ise nokta 

döngüleri şeklinde saklanabilir. 

• Ancak toprak cinsi veya hastanelere ulaşım maliyeti gibi süreklilik ifade 

eden durumlarda yeterince elverişli değildir. Raster model, bu gibi 

süreklilik ifade eden durumlar için geliştirilmiştir. 

• Raster bir görüntü, taranmış bir harita veya resim gibi grid hücreleri 

içerir. Vektör ve tarama modellerin her ikisinin de ayrı ayrı avantaj ve 

dezavantajları vardır. Modern CBS’ler her ikisini de idare edebilecek 

yapıdadırlar. 

Şeker (2003) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Vektörel Veri Modeli 

• Coğrafi veri harita görünümüne benzer şekilde ifade edilir. Ancak, konumlar 

sayısal formata dönüştürülmüştür. 

• Nokta, çizgi, poligon (alan) 

• Konum (x,y) 

• Elektrik direği (nokta) [(90,32)] 

yol (çizgi) [(35,5) ; (50,45) ; (45,89)] 

bina (alan) [(10,60) ; (40,60) ; (40,80) ; (10,80) ; (10,60)] 


Vektörel Veri Modeli (devam ediyor) 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Hücresel (Raster) Veri Modeli 

•Coğrafi elemanların 

FOTOĞRAFI 

•Farklı renklere sahip birimler (hücreler) 

PĐKSEL, HÜCRE, GRĐD 

•Aynı boyut, farklı renk ve tonlar (farklı özellik) 

•Coğrafi varlık 

Farklı renk değerleri ve renk skalası 

•Haritada gösterilen coğrafi varlığın gerçeği yansıtma gücü (hassasiyet), harita 

ölçeğine veya görüntünün elde edilme kalitesine bağlıdır (çözünürlük). 


Hücresel (Raster) Veri Modeli (devam ediyor) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Piksel-Çözünürlük-Renk Đlişkisi 

•Piksel boyutu 

•Piksel boyutu 

•Yüksek çözünürlük 

Çözünürlük 

Görüntü kalitesi , bellek 

Yüksek bellek 

•1 byte = 8 bit 

Görüntü türü 

Renk 

Siyah-beyaz (2 1 bit = 2 renk) 0-1 

Gri ve tonları (2 8 bit =256 renk) 0-255 

Renkli (2 16 bit=65536 renk) 0-65.536 

Renkli (2 24 bit=16777216 renk) 0-16.777.215 

Gerçek renk (2 32 bit=4294967296 renk) 0-4.294.967.295 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Piksel-Çözünürlük-Renk Đlişkisi (devam ediyor) 

2 bit→ 2 2 = 4 renk 8 bit→ 2 8 = 256 renk 

Vektör~Raster 

•Vektörel verilerin sahip olduğu konumsal hassasiyeti, 

raster veri ile yakalamak zaman alıcı + bellek 

•Genel olarak : 

Raster 

Vektör 

Raster 

Vektör 

Süreklilik gösteren veri grupları 

Noktasal, konumsal veri grupları 

Analize yönelik 

Veri tabanına yönelik 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Vektörel Veri Yapısı 

•Coğrafi varlıklar farklı özellik Ayırt edilebilmesi 

Gerektiğinde verilere ulaşılabilmesi 

Bilgisayar belleği 

Tanımlayıcı kod, ID 

Coğrafi varlığı tanımlayan koordinat serisiyle 

ilişkilendirilip, hangi coğrafi varlığın hangi 

koordinatlarla bulunduğuna işaret eder. 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Vektörel Veri Yapısı (devam ediyor) 

•Vektörel veriler bilgisayar ortamında saklanırken, veri hacmiyle orantılı olarak, bellek 

kullanımında da artış veya azalma söz konusudur. Bellek kullanımı, coğrafi varlığın 

çokluğu ve çeşitliliği ile de orantılıdır. 

•Örn. 1)Grafik çizimde, birbiriyle komşu iki arazinin ortak sınırı yapışık 

1 kez çizilir. 

•Örn. 2)Sayısal gösterimde, koordinatlarla tanımlama 

yapıldığından alansal koordinatlar ayrı ayrı 

verilmekte ve tekrarlanmak zorundadır. 

•Örn. 3)Çözüm 

Çizgi-düğüm(arc-node) veri yapısı 


Vektörel Veri Yapısı (Çizgi-Düğüm) 

•Çizgi-düğüm yapısı 

Düğümler, çizgileri; 

Çizgiler de poligonları oluşturur. 

•Düğüm 

•Çizgi 

•Verteks 

Bir çizginin başlangıç ve bitişindeki uç noktalardır. 

Tek başına bir nokta da, düğüm olarak adlandırılabilir. 

Đki düğüm noktası 

arasındaki sürekli hat. 

Çizgiyi oluşturan her bir 

doğru parçasının kesim 

noktası olup, çizgiye 

şeklini verir. 


M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Raster Veri Yapısı 

(Bernhardsen, 1999) 

Raster Veri Yapısı (devam ediyor) 

(Demers, 2003) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

Raster Veri Yapısı (devam ediyor) 

(Bernhardsen, 1999) 

Vektör-Raster Veri Dönüşümü 

(Bernhardsen, 

1999) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

4. VERĐ TOPLAMA 

GENEL BAKIŞ 

 

 

 

 

 

 

 

 

Gerçek Dünya → Sayısal Ortam 

Veri Toplama 


Tarama 

Hava Fotoğrafları 

Uzaktan Algılama 

Ölçme 

GPS 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

GĐRDĐ VERĐLERĐ (Input Data) 

 

CBS → Girdi Verisi 

 

 

 

 

 

 

 

60-80 % proje maliyeti 

Zaman alıcı, zahmetli, bazen sıkıcı ☺, hataya açık 

Maliyeti düşürmek ve doğruluğu artırmak → ÖNEMLĐ 

Veri Yönetimi → ÖNEMLĐ → Sorun yaratabilir 

Güncelleme 

Konumsal bilgi → ÖNEMLĐ 

Öznitelik verisi → ÖNEMLĐ 

VERĐ KAYNAKLARI 

 

 

 

 

 

Gerçek dünya 

Sayısal 

Mevcut vektör ve/veya raster bilgiler 

Veri tabanları/Đstatistiksel bilgiler 

Uydu 

Yarı-sayısal 

Hava fotoğrafları, ölçme verileri, GPS 

Sayısal olmayan 

Haritalar, fotoğraflar, diyagramlar-grafikler 

Bilimsel raporlar 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

VERĐ TOPLAMA SINIFLAMASI 

 

Birincil ve Đkincil Veriler 

Birincil 

Raster 

Sayısal uzaktan algılama 

verileri 

Sayısal hava fotoğrafları 

Vektör 

GPS Ölçümleri 

Ölçme bilgisi 

Đkincil 

Taranmış harita ve/veya 

fotoğraflar 

Sayısal arazi modelleri 

(Digital Elevation 

Models, DEM) 

Topoğrafik haritalar 

Veri tabanları 

SAYISAL BĐLGĐYĐ OLUŞTURMA 

1. Mevcut haritaları sayısallaştırma 

2. Mevcut haritaları tarama 

3. Sayısal fotogrametrik harita üretimi 

4. Arazi ölçümlerinin veri girişi 

5. Mevcut sayısal bilgi transferi 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

HARĐTALARIN SAYISALLAŞTIRILMASI 

 

 

 

 

Harita tabanlı bilgi → MEVCUT 

Vektörel sunum 

Veri üretimi 

 

 

Sayısallaştırılacak özelliklerin 

belirlenmesi 

Organizasyon 


 

 

 

Koordinat sistemi 

Kontrol noktaları 

Nokta, çizgi, poligon 

Dikkat Edilecek Hususlar 

 

 

Haritalar 

Eski, yıpranmış 

Hata olasılığı 

Güncellenememe 

Koordinat sistemi 

 

Doğruluk ve kesinlik 

 

Đnsan etkisi 

Deneyim 

Kişisel algılama 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

TARAMA 

 

Harita tabanlı bilgi → MEVCUT 

Geçmişe dayalı bilgi ⇒ diğer haritalar ile destek 

 

Otomatik sayısal veri üretimi 

 

Raster sunum 

 

Oluşturulurken: 

Yüksek kalite 

Temizlik 

Binary 

Grid ağı 

Dikkat Edilecek Hususlar 

 

 

Ölçek ve çözünürlük 

Vektörizasyon 

Raster-vektör dönüşümü 

Hata 

Özelliklerde değişim 

Formatta değişim 

Veri-kalite-amaç ??? 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

 

 

 

 

SAYISALLAŞTIRMA-TARAMA 

Sayısallaştırma (Üstünlük) 

Malzeme, ekipman ucuz 

Tecrübe ↡ 

Yüksek kalitede harita gereksinimi ↡ 

Sayısallaştırma (Sınırlama) 

Zahmetli 

Zaman alıcı 

Tarama (Üstünlük) 

Kolaylık 

Sayısal bilgi elde etme → KOLAY 

Tarama (Sınırlama) 

Raster veri dosyaları → Yüksek boyut, bellek 

Nitelik verisi doğrudan çizgi ve poligonla ilişkilendirilemez 

Veri kalitesinin yükseltilmesi zahmetli 

Altlık kalitesi ↑ 

Malzeme, yazılım → Pahalı 

TECRÜBE 

HAVA FOTOĞRAFLARI 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Yeryüzeyinin üzerinden 

Balon, uçak, helikopter 

Düşey açı, her zaman mümkün değil 

Deneyim, yorumlama 

Yollar, göller, nehirler, binalar, ormanlar vb. 

Bitki örtüsü, jeolojik oluşumlar 

Nesnelerin şekilsel özellikleri 

Boyut, renk, yapı vb. 


0.025 mm + 

Sapma olası 

Koordinatlandırma 

Geo-referencing 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

UZAKTAN ALGILAMA 

 

Güneş enerjisinin uydular yardımıyla nesneler üzerindeki etkileşimi 

(electromagnetic radiation) 

Pasif optik (yansıtılan güneş ışığı ve yayılan termal radyasyon) 

Mikrodalga (Radyo frekans spektrumunda enerji iletimi ve 

yansıması) 

 

Landsat (US) 

Yükseklik: 705 km (4-5,7) 

16 günlük periyot 

 

SPOT (French) 

Yükseklik: 832 km 

26 günlük periyot 

Đki sensör (Pankromatik ve Multispektral) 

Üç boyutlu görüntü yeteneği 

UZAKTAN ALGILAMA (devam ediyor) 

Katrina Kasırga’sı öncesi ve sonrası New Oerleans (USGS) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

ÖLÇME (SURVEYING) 

 

 

 

 

 

 

 

Arazi verisi toplama 

Nesnelerin yatay ve düşey konumlarını belirlemeye yönelik 

Referans noktaları gerekir 

Koordinatlar bilgiyi tamamlamak ve güncellemekte kullanılır 

Ölçümler: 

Uzaklık 

Yönelim (Direction) 

Konumsal doğruluk 

±1-10 cm 

En az iki kişi 

Zaman alıcı 

Konumsal ölçümlere öznitelik bilgilerinin eklenmesi gerekir 

GPS 

Uydular aracılığıyla konumlandırma 

1973 → Askeri amaçlı (US) 

Konumları belli 21+3 uydu 

Yükseklik: ~20200 km, ~ dairesel yörünge 

Farklı koordinat sistemlerinde bilgi alımı 

Milimetre-metre duyarlılık → Maliyet ↑ 

Kodlanmış uydu sinyalleri-GPS alıcısı 

4 veya daha fazla sayıda uydu → (x, y, z) 

M.E.

JEO 498 04.03.2008 

OPTĐMUM VERĐ 

HIZ 

KALĐTE 

FĐYAT 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

5. VERĐ KALĐTESĐ 

VE 

HATA KAVRAMLARI 

GENEL BAKIŞ 

 

 

 

 

 

 

 

 

Doğruluk ve kesinlik 

Konumsal doğruluk ve kesinlik 

Öznitelik doğruluğu ve kesinliği 

Mantıksal tutarlılık 

Bütünlük ve uygunluk 

Verinin yaşı 

Ulaşılabilirlik 

Hata kaynakları 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

DOĞRULUK VE KESĐNLĐK 

 

 

 

Doğruluk (accuracy): Bir harita veya sayısal veri tabanındaki bilginin 

gerçeğe ne derece yaklaştığının ölçüsüdür. 

 

Örn.: Atış poligonunda, hedefin orta noktasının ne derecede vurulduğunun ifadesi. 

Veri grubundaki hata ve veri kalitesi → ÖNEMLĐ 

↑ doğruluk → ↑ para 

100 ±1cm 

 

 

Kesinlik (precision): Benzer koşullar altında yapılan tekrarlı ölçümlerin 

birbirlerine olan yakınlığıdır. 

 

Örn.: Konumsal → virgülden sonra kaç hane geldiği 

Öznitelik → nesne hakkında ne derecede bilgi verildiği 

↑ kesinlik → ↑ para 

100.346 

DOĞRULUK VE KESĐNLĐK (devam ediyor) 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

VERĐ KALĐTESĐ 

Veri Kalitesi → Verinin doğruluğu ve kesinliği ile ilgili 

Hata → Doğru olmayışlık, kesin olmayışlık, yanlışlığın bir ifadesi 

HATAYI nasıl en aza İNDİREBİLİRİZ? → TECRÜBE (DENEYİM) 

Maliyet 

$ 

Kalite 

KONUMSAL DOĞRULUK ve KESĐNLĐK 

 

 

Gerçeğe ne kadar yakın koordinat değeri 

 

 

Belirsizlik 


Örn.: Harita → ÖLÇEK → 0.5 mm 

ÖLÇEK 

Gerçek Uzunluk 

1:1250 62.5 cm 

1:5000 2.5 m 

1:25.000 12.5 m 

1:100.000 50 m 

1:1.000.000 500 m 

 

 

 

Haritadan kaynaklanan hata → MEVCUT 

Zoom → ÇÖZÜM DEĞİL 

Ham veri kalitesi → ÖNEMLİ 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

ÖZNĐTELĐK DOĞRULUĞU VE KESĐNLĐĞĐ 

 

 

 

 

 

Detaylı bilgi → doğruluk ↑ 

Veri detaylarının sıralanmasında yanlışlık → HATA 

Verilerin DOĞRU özniteliklerle ilişkilendirimesi → doğruluk ↑ 

Veri kaynaklarında DETAY → kesinlik ↑ 

Location may not change with time, but attributes often do 

MANTIKSAL TUTARLILIK 

 

 

 

 

 

 

Kullanıcı → Gerçek dünyaya ilişkin veriler → NE KADAR??? NASIL??? 

Yanlış sınıflandırma → yanlış ve tutarsız sonuç 

 

Örn.: Deprem bölgesi olmayan bölge → depreme dayalı analiz → GEREKSĐZ DETAY 

Zaman ve maliyet ↑ 

Kullanılabilir veri + karşılaştırma yapılabilir veri → ÖNEMLĐ 

Sorunun çözümüne yönelik en pratik, en hızlı ve en uygulanabilir işlemler 

% 100 temsil edici veri → YANLIŞ 

Güncelleme → ÖNEMLĐ 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

BÜTÜNLÜK VE UYGUNLUK 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Veri tabanı yeterli mi? 

Sorunun çözümüne yönelik veri? 

Ölçek? 

Đşleyiş, uygulama? 

Veri formatı? 

Maliyet? 

…… 

…… 

…… 

VERĐNĐN YAŞI 

 

 

 

 

 

 

 

 

Veri → ÖNEMLĐ bir CBS elemanı 

Veri → Temsil edici ve kullanılabilir 

Yaşlı veri → Mevcut projede → ANLAMSIZ/GEÇERSĐZ 

Yaşlı veri → Şekil ve özellikler → DEĞĐŞMĐŞ 

Yaşlı veri → Güncel koşulu yansıtmayabilir 

………… 

………… 

SONUÇ: VERĐ KULLANIMINDA DOĞRU VE AKILCI SEÇĐM 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

ULAŞILABĐLĐRLĐK 

 

 

 

Veriye ulaşmak → Her zaman mümkün olmayabilir 

Güvenlik, yasalar, ekonomik nedenler, veri formatı vb. → KISITLAMALAR 

Veride duyarlılık ~ sınırlama → Örn.: GPS koordinatları 

HATA KAYNAKLARI 

1. Orjinal materyal 

• Ölçme ve veri kaynağı 

– Aletsel hatalar 

– Uydu sensörleri 

– Kamera 

– GPS 

• Doküman 

– Harita yapımı sırasında 

– Ölçek 

• Arazi, özellik değişimi 

– Nesnelerin özellikleri değişebilir 

– Yeni süreç, olay vb. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

HATA KAYNAKLARI (devam ediyor) 

2. CBS’de veri girişinde 

• Konumlandırmada 

• Veri girişi 

– Ekipmanda 

– Kullanıcı 

• Depolamada 

• Veri işlemede 

• Sunumda 

3. Yöntemlerde 

• Örneklemede 

• Tasarımda 

ÖLÇÜM HATALARI 

 

 

 

 

Kişisel hatalar 

Sistematik 

Model ~ gerçek 

Yanlış projeksiyon 

Rasgele 

Ölçüm işleminde 

Đstatistiksel kavram 

Hata → DEĞERLENDİRİLEBİLİR + HESAPLANABİLİR 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6. SAM (SAYISAL ARAZĐ MODELĐ) 

6.1. SAM (SAYISAL ARAZĐ MODELĐ) ? 

Yer yüzeyine ilişkin sayısal modellerin üretilmesi → SON DERECE ÖNEMLİ (farklı 

disiplinler) 

SAM → DTM (Digital Terrain Model) 

MIT (Massachusetts Institute of Technology) 

1950’lerin sonunda, iki Amerikalı mühendis 

SAM → Çok sayıda ve bilinen X, Y, Z değerlerinin, bir koordinat sistemi dahilinde, yerin 

yüzeyine ilişkin verilerle ifade edilip, istatistiksel olarak değerlendirilmesi ve 

sunulmasından oluşur (Miller ve LaFlamo, 1958). 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.2. ĐLGĐLĐ TANIMLAMALAR 

DEM: The word elevation emphasizes the measurement of height above a datum and 

the absolute altitude or elevation of the points in the model. DEM as a term is in 

widespread use in the US, generally refers to the creation of a regular array of 

elevations, normally squares or a hexagon pattern over the terrain. 

DHM: This is a less commonly used term with the same meaning as the DEM since 

the word elevation and height are normally regarded as synonymous. The term seems 

to have generated in Germany. 

DGM: This term seems to lay its emphasis on a digital model of the solid surface of 

the Earth. The term seems to have generated in UK. 

DTM: A more complex concept involving not only height and elevations but also 

other GIS features such as rivers and ridge lines. Moreover, DTM may also include 

derived data about the terrain such as slope, aspect, and visibility. In a narrow sense, a 

DTM represents terrain relief. In its general form, a DTM is considered by most people 

to include both planimetric and terrain relief data. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

DTED: A term used by the US Defence Mapping Agency (DMA). It describes 

essentially data produced by the same process although it specifically uses grid-based 

data. 

............. 

Birçok tanım mevcut 

En çok kullanılan iki terminoloji → DEM ve DTM 

Çoğunlukla eş anlamlı kullanım 

DTM → sadece yerin yüzeyine ilişkin yükseklik özelliklerini ifade eder 

DEM → yerin yüzeyi ve üzerinde bulunan her yüksekliğe (örn.: binalar, ağaçlar vb.) 

ilişkin özellikleri ifade eder 

Topoğrafik haritaların sayısallaşrılması sonucunda → DTM 

Çoğunlukla uydu görüntülerindan yararlanarak ürelen modeller → DEM 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.3. SAM’nin ÖNEMĐ ve GEREKLĐLĐĞĐ 

A) İnşaat Mühendisliği 

Yol 

Demiryolu 

Barajlar 

Rezervuarlar 

Kanallar 

İyileştirme çalışmaları 

Madencilik uygulamaları 

B) Yer Bilimleri 

Yerkabuğuna ilişkin bilgi 

Arazi modelleme, analiz ve yorumlanması 

Jeolojik ve hidrojeolojik modelleme 

Jeomorfolojik analiz 

Biyofiziksel modelleme ve analizi 

Genel jeolojiye ilişkin çalışmalar 

Drenaj özellikleri 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

B) Yer Bilimleri (devam ediyor) 

Çizgisellik 

Hidrojeolojik modelleme 

Jeolojik haritalama 

Eğim, bakı, eğrisellik haritalamaları 

Kabartı, eğim profili oluşturulması 

C) Planlama ve Kaynak Yönetimi 

Doğal kaynakların yönetimi 

UA 

Tarım 

Toprak bilimleri 

Meteoroloji 

 

 

 

Klimatoloji 

Çevre ve kentsel 

planlama 

Ormancılık 

C) Planlama ve Kaynak Yönetimi (devam ediyor) 

Yer seçimi 

Görüntü sınıflaması 

Uydu görüntülerinin geometrik ve radyometrik düzeltmesi 

Erozyon 

Tarımsal ürün seçimi ve modellemesi 

Rüzgar hızı/yönü değerlendirmesi 

Atık depolama/değerlendirme 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

D) UA ve Haritalama 

 

 

 

CBS Kullanımı 

Görüntü düzeltme 

Tematik harita üretimi ve bilgi çıkarımı 

Coğrafi konumlandırma 

3D görüntüler 

Uydu görüntüleri, fotogrametrik çalışmalar ve radar uygulamaları 

E) Askeri Uygulamalar 

 

 

 

 

Hemen hemen her türlü askeri uygulama, güvenilir ve doğru arazi 

bilgisi gerektirir. 

Muharebe yönetimi 

Silah knumlandırma 

Uçuş simülasyonu 

6.4. SAM BĐLEŞENLERĐ 

Oluşturma aşamaları 

İşleme 

Yorumlama 

Gösterim 

Uygulama 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.4.1. SAM Oluşturulması 

Yapılacak herhangi bir uygulamanın temeli 

İki önemli aşama 

Arazi verisi toplama (orjinal arazi gözlem ve verilerine ilişkin ölçüm ve 

sayısallaştırma) 

Model oluşturma (veriler arasındaki ilişkiler temel alınarak, uygun model seçimi) 

Birçok yöntem mevcut 

İstenen doğruluk + maliyet → ÖNEMLİ 

DENGE 

Düşük çözünürlüğe sahip, ücretsiz (örn.: GTOPO_30) 

Küresel sayısal yükseklik modeli 

Orta çözünürlüklü ürünler (uydu verilerinden türetilen) 

Yüksek çözünürlüklü – yüksek doğruluktaki ürünler (LIDAR, fotogrametrik yöntemler 

vb. ile) 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

Konturlardan (eş yükseklik eğrilerinden) üretilen SAM → Son derece YAYGIN 

En önemli nedeni → Düşük maliyet, uzun süredir kullanılıyor olması 

Analog → Digital dönüşümü 

Elle 

Yarı otomatik 

Otomatik 

ÖNEMLİ → Coğrafi Konumlandırma (Georeferencing) ve Yükseklik Değerlerinin 

Girilmesi 

Fotogrametrik veri toplama 

Hava fotoğrafları 

Sayısal uydu görüntüleri 

Her iki yöntem, yüksek çözünürlüklü ve güvenilir topoğrafik veri üretiminde sıklıkla 

kullanılmaktadır. 

Yeni teknolojiler → RADAR + LAZER ALTİMETRE + SAR (Synthetic Aperture Radar) 

İnterferometri → Topoğrafik veri üremi 

Maliyet YÜKSEK 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

Araziden elde edilen ölçümler, yüksek doğruluk oranına sahip olup, amaç mümkün 

olan en fazla bilgiyi elde etmeye yönelik olmalıdır. 

Çok sayıdaki noktada yapılacak ölçümler ile mümkün olabilmekte 

Ancak, bu derecede yüksek bir doğruluğa ULAŞMAK → ZAMAN + PARA 

Arazide doğrudan yapılan ölçümler → Küçük Alanlar + Özel Amaçlı Projeler 

SAM’in temel yapısı→ Temsil edici ve güvenilir olmalı 

SAM → Görüntü veya matemaksel olarak ifade edilebilir 

En yaygın olarak kullanılanlar 

Grid veya yükseklik matris yapısı 

TIN (Triangulated Irregular Network) yapısı 

Her iki yapıda temel unsur → NOKTA 

Grid veya yükseklik matrisi, SAM oluşturulmasındaen çok kullanılan modeldir. 

Temel gerekçe → Bilgisayarın veri saklama tekniğine benzer bir şekilde veri 

saklama 

Her bir nokta, satır ve sütunla ifade edilir 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

TIN→ Düzensiz olarak konumlanmış noktaların / gözlem noktalarının / referans 

noktalarının, üçgenler oluşturularak; X,Y koordinatlarına sahip “Z” değerlerinin elde 

edilmesine dayanmaktadır. 

En önemli ÜSTÜNLÜK → Karmaşık topoğrafyalara ilişkin daha gerçekçi bilgi sunabilme 

yeteneğidir. 

6.4.2. SAM’de Veri Đşleme 

Veri işleme süreçleri 

Değiştirme / Dönüştürme 

Kalibrasyon 

Yenileme / Güncelleme 

Diğer bir deyişle, veriyi alma, güncelleme, filtreleme, birleştirme gibi işlemlerle 

SAM’nin ürelmesi ile farklı veri yapılarının birbirine dönüştürülmesi (Grid → TIN; TIN 

→ Grid) 

Ayrıca, hata giderme / azaltma, görüntü kalitesinin artırılması (smoothing, 

enhancement vb.) gibi işlemleri de içerir. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.4.3. SAM’nin Yorumlanması 

SAM’nin kalitesi 

İçerdiği / sunduğu bilgi 

Arazi özelliklerinin ne derecede doğru tanımlanabildiğine bağlıdır. 

CBS uygulamaları için temel / altlık oluşturur. 

Jeomorfolojik sayısal analizlere olanak sağlar 

Genel → yamaç eğim, yamaç şekli vb. 

Özel → yüzeysel hidrolojik özellikler 

6.4.4. SAM Gösterimi 

SAM’nin görsel olarak sunumu ve bilgi içeriği 

Kullanıcılar arası ortak iletişim 

Görsel yorumlama → KARAR VERME 

Konturlar 

Kabartı 

3D 

Animasyon 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.4.5. SAM Uygulamaları 

Mevcut teknoloji / veri / yazılım / donanım vb. ile etkin ve yeterli çözüm üretmek 

Birbirinden çok farklı amaçlara yönelik → farklı disiplin uygulamaları 

Çoğu kez → İNTERDİSİPLİNER 

Tüm uygulamalar → COĞRAFİ VERİ 

YÜKSEKLİK DEĞERİ 

SAM 

6.5. SAM’DE VERĐ MODELLERĐ 

Yeryüzüne ilişkin veri toplama süreci boyunca, sonsuz sayıda ve düzensiz olarak 

dizilmiş veri mevcut 

Anlaşılabilir, güvenilebilir ve kullanılabilir bir SAM oluşturmak için, veri elemanları 

arasındaki gerekli topolojik ilişkileri ve yüzeyi en iyi yansıtacak ara değerleme 

(interpolation) modelinin kullanılması gerekli 

Bununla birlikte, yer yüzeyi gibi yüzeyler, sonsuz sayıda noktadan oluşmakta ve her bir 

noktayı saklamak ve / veya değerlendirmek → OLANAKSIZ 

TEMSİL EDİCİ VERİ KULLANIMI 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

SAM 

Araştırılan ve / veya çalışılan yüzeyi en iyi şekilde temsil etmeli 

İkincil veri üretimleri için yeterli olmalı 

Veri boyutu ve veri saklama açısından sorun yaratmamalı 

Analizler için uygun yapıda olmalı 

Sayısal formatta SAM üretilmesinde, genelde üç farklı yöntem kullanılmaktadır: 

Kontur 

Grid 

TIN 

6.5.1. Kontur 

Araziye ilişkin bilgilerin sunulmasında / değerlendirilmesinde en çok kullanılan kontur 

veya eş yükseklik (isolines) eğrileridir. 

Farklı ölçeklerde, dünya üzerindeki hemen hemen her bölgenin kontur haritaları 

mevcuttur. 

Kontur haritalarının doğruluğu, ilksel veya üretimi yapılan veri türünün, ne şekilde 

türetildiğine bağlıdır. 

Hava fotoğraflarından stereoplotter ile toplanan ve üretilen kontur haritalarının 

doğruluğu son derece yüksektir. 

Noktasal verilerden itibaren ara değerleme ile oluşturulabilir. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.5.2. Grid 

Veri noktaları arasındaki topolojik ilişkiler ile ifade edilebilen bir matris yapısı olarak 

tanımlanabilir (ElSheimy vd., 2005). 

Veri yapısı, bilgisayarlardaki veri saklama yapısına benzemekte olup, veri kullanımı ve 

yönetimi son derece kolaydır. 

Bununla birlikte, karmaşık yüzeylere ilişkin gridleme işlemi için, son derece fazla 

noktaya gereksinim duyulmaktadır. 

Eşit aralıklı örnekleme noktalarının, ortak bir orijine sahip ve X-Y olarak ifade edildiği, 

bir referans düzleminde sunulmasını temel alır. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

Yüzeyi tanımlayan bir dizilimin doğruluğu, örnekleme noktalarının arasındaki uzaklığa 

bağlıdır. 

Uzaklık fazla → Yüzeye ilişkin önemli yapılar GÖSTERİLEMEZ 

Uzaklık az → Gereğinden fazla veri 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

Grid Veri Yapısının: 

ÜSTÜNLÜKLERİ 

1. SAM’ni doğrudan ifade eder. 

2. Arazinin genel yönelimi 

hakkında fikir verir. 

3. Veri saklama ve işleme 

kolaydır. 

4. Raster veri tabanlarıyla 

birleştirmek kolaydır. 

5. Arazi özelliklerinin “doğal” 

görünümüne yakın gösterim 

yeteneği vardır. 

SINIRLAMALARI 

1. Yetersiz / Fazla örnekleme 

noktası (her zaman mevcut) 

2. En yüksek / En düşük arazi 

noktası, nadiren örnekleme 

grid noktaları içinde bulunur. 

3. Karmaşık yüzeylerin ifadesinde 

yetersiz kalabilir. 

6.5.3. TIN 

1970’lerin sonları (Peucker v.d., 1978) 

Farklı, dağınık, düzensiz noktalardan → Yüzeysel bilgi elde edilmesi 

CBS yazılımlarının hemen hemen hepsinde mevcut 

Daha çok nokta → Karmaşık yüzey 

Daha az nokta → Yumuşak yüzey 

Noktalar arası ÜÇGENLER → Yüzeyi ifade etmede / oluşturmada kullanılmaktadır. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

TIN Veri Yapısının: 

ÜSTÜNLÜKLERİ 

1. Yüzeyi farklı çözünürlüklerde 

tanımlayabilme 

2. Veri saklamada etkinlik 

3. En yüksek / En düşük 

noktaların ifade edilmesi 

4. Arazinin genel yönelimi 

hakkında fikir vermesi 

SINIRLAMALARI 

1. Görsel yanılgılara açık 

2. Kontrol → Elle 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.6. SAM OLUŞTURULMASI 

Genel olarak SAM, 

Yer ölçümleri 

Fotogrametrik yöntemler 

Topoğrafik veriler (kontur verileri) ile oluşturulur. 

Talep artışı → Yüksek doğrulukta yer yüzeyi bilgisi → YENİ TEKNOLOJİLER 

Son 20 yılda → UA ürünleri ile ürem ↑ → Maliyet ↓ 

En yaygın olarak kullanılan → Kartografik veri, opk, lazer ve mikrodalga (MD) UA 

ürünleri 

6.6.1. Kartografik Veri Kaynakları 

 

 

 

 

Sayısallaştırma (manual digitization) 

Yarı otomatik kontur izleme (semi-automated line following) 

Otomatik görüntü tarama ve vektörleştirme (automatic raster scanning and 

vectorization) 

Kağıda basılı bir kartografik veriyi (haritayı) sayısal hale dönüştürmek için: 

a) Tarama 

b) Düzeltme 

c) Sayısal değere dönüştürme işlemleri yapılmaktadır. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.6.2. Ara Değerleme 

 

 

 

 

Resampling / Interpolation 

Yüzeye ilişkin elde edilen verilerin yeniden yapılandırılması 

Noktalara ilişkin “değer” tahmini 

Dış değerleme (extrapolation) → ZIT 

 

Özellikle SAM’ne ilişkin uygulamalarda 

Jeoloji 

 

İnşaat 

Planlama 

 

Kaynak değerlendirme / Yönetimi 

Ölçme 

Fotogrametri 

Çevre 

Askeri 

“EN İYİ” ara değerleme algoritması → SÖZ 

EDEMEYİZ 

SAM’nin kalitesi ve doğruluğu, orjinal veri 

dağılımı ve doğruluğu ile bunların yeterli 

derecede olup olmamasına bağlıdır. 

M.E.

JEO 498 11.03.2008 

6.6.3. Kriging 

 

 

 

 

Birçok yöntem mevcut. Ancak bunlarda, yapılan ara değerlemenin kalitesine 

yönelik değerlendirme → EKSİK 

Kriging 

 

 

Hata hakkında bilgi 

Örneklem hakkında bilgi 

Referans noktalarından itibaren ağırlıklı ortalama değerlerinin hesaplanıp, “z” 

değerlerinin belirlenmesi 

Kullanım → Diğer yöntemlere göre daha fazla 

6.6.4. Temel Uygulamalar 

 

 

 

 

 

Kabartı 

Eğim 

Bakı 

Eğrisellik 

Amaca yönelik UYGULAMALAR 

M.E.

UZAKTAN ALGILAMA 

Doç. Dr. Murat Ercanoğlu 

GĐRĐŞ 

1

UA ?? 

 

 

Uzaktan Algılama (UA) → Teknolojik olarak 19. yüzyıl başı → FOTOĞRAF 

Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ~ UA → Birbirini tamamlayan iki önemli 

TEKNĐK+ARAÇ 

CBS+UA → • Birbirinden çok farklı disiplinlerde kullanım alanı 

• CBS’nin önemli bir veri kaynağı → UA 

• JEOLOJĐ’de son derece yaygın 

 

Hava fotoğrafları, arazi çalışmaları ve mevcut haritalar → ÇOK FARKLI 

VERĐ KAYNAKLARI 

UA ?? 

 

Uydu Görüntüleri → • Hızlı → En geç 1 hafta 

• Ucuz 

• SAYISAL 

• Global → Sınırlardan ve sınırlamalardan bağımsız 

• Güncelleme 

• Ayrıntılı 

Uydu görüntüleri ile çalışmak → • Geniş alanlar → DETAYLI ĐNCELEME 

• Kaçınılmaz bir veri kaynağı 

EKONOMĐ + ZAMAN 

• Ön çalışmalar → Arazi çalışmaları ile 

koordinasyon 

2

UA ?? 

 

 

UA → Geniş anlamıyla, bir nesne, alan veya olguya ilişkin TEMAS OLMADAN 

alınan bilgi, veri, vb. (EM, ses vb.) 

GÖZ → • UA’ya ÇOK ĐYĐ BĐR ÖRNEK 

• Güneş veya bir ışık kaynağından yayılan görünür ışık enerjisinin 

yansıması 

• Termometre → TEMAS halinde → UA tekniği olamaz 

 

 

UA → Dünya üzerindeki nesneler ile elektromanyetik 

enerji arasındaki ilişki UA’nın temel konusudur. 

Remote sensing (RS) is the science (and to some 

extent, art) of acquiring information about the Earth's 

surface without actually being in contact with it. This 

is done by sensing and recording reflected or emitted 

energy and processing, analyzing, and applying that 

information (NRC, 2000). 

UA ?? 

 

UA → Bir nesneye fiziksel olarak temas etmeden, o nesneye ilişkin bilgi 

edinilmesi UA olarak tanımlanabilir. 

Belirli bir uzaklığa yerleştirilmiş bir cihaz 

ile bilgi toplanması 

Elde edilen bilginin 

yorumlanması 

 

 

 

UA → Alıcı → Algılanan nesne 

Birkaç km ~ yüzlerce km 

EM dalgalar ile alıcılar yardımıyla veri elde edilmesi 

3

HAVA FOTOĞRAFLARI 

 

 

 

 

 

 

 

Havadan Tarama (multispektral algılayıcılar + Uçak) → MALĐYET ↑ 

Film → Işığa duyarlı kimyasallar içeren bir tabaka 

Siyah-beyaz 

Renkli → Normal veya Yalancı renk (pseudo color) 

RGB (Red, Green, Blue) dalga boylarının farklı film tabakalarında 

kullanımı 

Renkli Infrared film → Đnsan gözü kızıl ötesini algılayamaz 

Daha yüksek dalga boyuna dönüştürme 

Mavi → Siyah 

 

 

 

Yeşil → Mavi 

Kırmızı → Yeşil 

IR → Kırmızı 

Siyah-Beyaz 

Normal 

Normal Renkli 

Yapay IR 

4

Tek kanal (bant) 

Çoklu kanal (bant) 

VERĐ TÜRLERĐ 

 

 

 

 

 

Uydu teknikleri ile elde edilen veri → DEĞĐŞĐK YAPILARDA OLABĐLĐR 

Gravite veya manyetik alan gibi kuvvet dağılımları 

Ses dalgaları gibi akustik yayılımlar (Derinlik~Ses dalgası~Batimetri) 

Đnsan görme sisteminin KISMEN algılayabildiği EM (Elektromanyetik) enerji 

yayılımları 

EM ışınımların fotoğraf filmi veya sayısal ortamda GÖRÜNTÜ olarak 

kaydedildiği UYDU GÖRÜNTÜLERĐ → YERBĐLĐMCĐLER için çok nemli bir 

VERĐ KAYNAĞI 

5

UA BĐLEŞENLERĐ 

 

 

Çoğu UA uygulaması → Işınım ~ hedef arasındaki etkileşimi içeren süreçler 

7 ana bileşen → Görüntü (imaging) veya görüntüsüz (non-imaging) 

1. Enerji Kaynağı (A) → Hedefi 

aydınlatacak veya EM enerji 

sağlayacak enerji kaynağı → 

GÜNEŞ 

2. Işınım ve Atmosfer (B) → EM 

enerji kaynaktan hedefe doğru 

hareket ederken, atmosferle 

etkileşim içine girecektir. Bu 

etkileşim, hedeften kaynağa 

dönerken de ikinci kez 

gerçekleşebilir. 


3. Hedefle Etkileşim (C) → Atmosferi 

geçen enerji, ışınım ve hedefin her 

ikisinin de özelliklerine bağlı olarak, 

hedefle etkileşim içindedir. 

4. Alıcı~Kayıt (D) → Hedef tarafından 

soğurulan, iletilen veya yansıtılan 

enerji, bir alıcı tarafından kaydedilir. 

5. Veri iletimi, alımı ve işlenmesi (E) → 

Alıcı tarafından kaydedilen veri iletilir 

ve sayısal formatta görüntü olarak 

kaydedilir. 

6


6. Yorumlama ve Analiz (F) → Hedefe 

ilişkin işlenmiş veri yorumlanır ve 

analiz edilir (görsel + bilgisayar) 

7. Uygulama (G) → Hedeften alınan 

bilgiler doğrultusunda, var olan 

ve/veya olabilecek bir soruna çözüm 

üretmeye yönelik uygulama yapılır. 

ENERJĐ KAYNAĞI (GÜNEŞ-DÜNYA) 

 

GÜNEŞ 

8 ışık dakikası (~150 milyon km)→ 8 dakika önceki hali 

r= 700000 km 

T= 15 milyon K çekirdek sıcaklığı 

Manyetik alana sahip, çekirdeğinde enerji üretir 

Enerjinin de 1 / 2.2x10 9 ’u yeryüzünde soğurulur 

 

DÜNYA 

~ 4.5 milyar yaşında 

Güneş etrafında dolanma hızı 30 km/sn 

Ekvator uzunluğu ~ 40000 km 

R= 12750 km 

7

EM ENERJĐ 

 

 

 

 

 

 

 

EM enerji terimi, kablosuz iletişim dalgaları, radyo dalgaları, mikrodalgalar, 

ısıl veya yansımalı kızıl ötesi ışınlar, görünür ışık, mor ötesi ışınlar, X ışınları, 

gama ışınları gibi dalgasal yayılım gösteren her türlü ışınım (radiation) 

türünü kapsar. 

Herhangi bir büyüklükteki dalga boyu (λ) ve frekansı (f) ile tanımlanabilen 

ve bir kaynaktan yayılan enerji şekli Elektromanyetik Işınım 

(Electromagnetic Radiation) olarak tanımlanır. 

EM ışınım → Elektrik Alan (E) ve Manyetik Alan (M) 

E → Işınımın hareket yönüne dik 

M → E ile dik yönde 

Her ikisi de ışık hızında hareket ederler 

λ ve f → ÖNEMLĐ 

 

Birbirini izleyen iki dalganın tepe noktaları arası uzunluk → DALGA BOYU 

NANOMETRE (nm, 10 -9 m) 

MĐKROMETRE (µm, 10 -6 m) 

 

 

CM-KM 

Birim zamanda belirli bir noktadan geçen dalga sayısı → FREKANS (hertz) 

c = λf 

c= ışık hızı (3x10 8 m) 

 

 

Kısa dalga boyu, yüksek frekans 

Uzun dalga boyu, düşük frekans 

 

UA'da elde edilecek bilginin yorumlanabilmesinde → ÇOK ÖNEMLĐ 

8

c=λxf 

E=hxf 

E: Kuantum enerjisi (J) 

h: Planck sabiti (6.6x10 -34 sn) 

E=(hxc)/λ → EM enerji → Güneş 

Uzun dalga boyu, düşük enerji; kısa dalga boyu, yüksek enerji 

EM enerji bir cisme çarptığında 

Yansıtılabilir 

Geçirilebilir 

Soğurulabilir 

Yayılabilir 

Saçılabilir 

 

Yeryüzündeki cisimlerin yansıma özellikleri, gelen enerjinin YANSIYAN bölümü 

ölçülerek belirlenebilir. Bu ölçüm işlemi, dalga boyunun bir fonksiyonu olarak 

gerçekleştirilebilir ve Rλ (spektral yansıma) adını alır. 

Rλ=(E R (λ)/E I (λ)) x 100 

 

Rλ = (cisimden yansıyan λ dalga boyundaki enerji)/(cisme gelen λ dalga 

boyundaki enerji) x 100 

9

ELEKTROMANYETĐK SPEKTRUM 

 

 

Gama Işınları 

λ

UV (mor ötesi) Işınlar 

3

Kızıl ötesi (Infrared, IR) 

~ 0.7-1000 µm → Yaklaşık 100 kat daha geniş → görünür 

aralıkdan 

Đki temel bölge 

Yakın kızıl ötesi (yansıma özelliği) 

0.7-3 µm 

Görünür bant ile hemen hemen aynı amaçlara yönelik 

Termal kızıl ötesi (yayma özelliği) 

Yeryüzünde ısı şeklinde yayılan ve algılanan kesim 

 

 

Mikrodalga 

1 mm- 1 m 

UA’da kullanılan en yüksek dalga boyu 

Radyo dalgaları 

Kısa-orta-uzun gibi alt gruplar 

TV radyo yayınları 

12

(Köse, 2000) 

ATMOSFER ĐLE ETKĐLEŞĐM 

 

 

 

% 78 N; % 21 O 2 ; % 1 Diğer (su buharı, CO 2 , metan, 

kloroflorokarbon, ozon → Greenhouse gases) 

Ozon → UV ışınlarını soğurur → YAŞAM için çok önemli 

Kozmik, gama ve UV ışınlarının bir kısmı ATMOSFERDE soğurulur. 

13

(Sabins, 1987) 

 

 

Troposfer → ~ 11 km yükseklik, sıcaklık düşer, yeri etkileyen hava 

süreçlerinin çoğu bu bölgede gerçekleşir. 

Stratosfer → Troposferden sonraki ~ 50 km, sıcaklık artmaya başlar, 

OZON tabakası stratosferin üst kesimlerinde bulunur. 

Mezosfer → Hava sıcaklığının en düşük olduğu kesim (~ 85 km, -100 

0 

C) 

 

Termosfer → Sıcaklığın en yüksek olduğu kesim 

14

A: Soğrulma 

B: Saçınma 

C: Đletilme 

 

 

Güneş ışığı, yeryüzüne ulaşmadan önceki yolculuğunda atmosferle 

etkileşim içindedir. 

Partiküller + gazlar → saçınım, soğrulma mekanizmaları 

Saçınım (Scattering) 

Atmosferdeki partikül + gazlar → EM ışınımın orijinal 

yolundan sapmasına neden olabilir 

Sapmanın miktarı → Işınımın dalga boyu, partikül veya gaz 

oranı ve boyutu ve ışınımın atmosfedeki hareket uzunluğuna 

bağlıdır. 

3 tür saçınım 

Rayleigh 

Mie 

Seçici olmayan (non-selective) 

15

Rayleigh saçınımı 

Işınımın dalga boyu ile karşılaştırıldığında, atmosferdeki partiküller 

(toz halindeki N ve O) çok küçük 

Küçük dalga boyu daha çok etkilenir 

Üst atmosferde daha baskın 

Gökyüzü mavi → Rayleigh saçınımı → Işık atmosferden geçerken 

görünür aralığın daha kısa dalga boyları (örn.: mavi) uzun dalga 

boylarına göre daha çok saçınıma uğrar 

Gündoğumu ve günbatımında güneş ışınları daha çok hareket 

ederler. Kısa dalganın saçınımı daha çok olur ve bu da daha uzun 

dalga boylarının atmosfere girmesine yol açar. 

 

Mie saçınımı 

Partikül-enerji dalga boyu hemen hemen aynı 

Rayleigh saçınımına göre daha uzun dalga boyunda etkin 

Atmosferin daha alt kesiminde (daha büyük partiküller, örn.: su 

buharı) 

Hava bulutlu iken daha etkin 

16

Seçici olmayan saçınım 

Enerji dalga boyu > partikül boyutu 

Su zerreleri, toz vb. 

Seçici olmayan → Tüm dalga boyları eşit miktarda saçınır 

Sis ve bulutların beyaz görünmesi 

RGB → Eşit miktarda saçınır 

 

Soğurma 

Saçınımın tersine, partiküller farklı dalga boylarında enerjiyi farklı 

absorbe eder. 

Ozon, CO 2 ve su buharı→ Ana nedenler 

17

HEDEFLE ETKĐLEŞĐM 

 

 

 

 

 

Soğurulmayan veya saçınmayan EM enerji → Yeryüzeyine gelir 

Ulaşan enerji → Soğurulur (A), Geçer (T), Yansır (R) 

UA → Yansıma ile daha çok ilgilenir 

Yansıma 

Geldiği gibi, tek yönde yansıma (mirror like)→ yumuşak yüzey, 

pürüzsüz 

Dağılarak→Çok yönde yansıma, pürüzlü yüzey 

Gelen ışınımın dalga boyu~yüzeyin pürüzlülüğü ilişkisi 

Gelen dalga boyu yüzeyi oluşturan partiküllerden çok küçükse çok 

yönlü yansıma 

Örn.: Đnce taneli kum → Mikrodalgada pürüzsüz, görünür 

dalgaboyunda pürüzlü 

18

Yapraklar 

Klorofil → Kırmızı ve mavi dalga boyunu absorbe eder, yeşili 

yansıtır 

Sağlıklı (yeşil) yapraklar→ yakın kızıl ötesi, dağılarak yansıma 

Su → Görünür ve yakın kızıl ötesi ışınımın uzun dalga boyları, su 

tarafından daha çok absorbe edilir. Bu nedenle: 

Su → Mavi 

Kırmızı ve yakın kızıl ötesinde koyu renkli 

Asılı halde sediman → daha iyi yansıma ~ temiz su ile karışıklık 

Yeşil görünen su → Algler → Klorofil →Yeşil rengi yansıtır 

19

AKTĐF-PASĐF ALGILAMA 

 

 

 

Pankromatik + Multispektral Görüntü → Elektro-optik algılayıcı 

Güneşten gelen ve dünya üzerinde yansıyan, soğurulan veya saçılan enerjiyi 

ölçer 

PASĐF → Kendi enerji kaynağı yok, atmosferik/meteorolojik koşullardan 

etkilenir 

 

 

AKTĐF → EM spektrumun mikrodalga kesiminde yer alıp, radar sinyalleri 

gönderir, geri gelen sinyal özelliklerine göre veri üretimi yapar. 

Sis, bulut, gece-gündüz koşullarından etkilenmez 

 

 

UA cihazları → çoğunlukla EM enerji, son yıllarda aktif → çok yaygın 

EM spektrum çok geniş ve UA amaçları için tüm dalga boyları etkin değil 

a) Pasif sistem 

b) Aktif sistem 

(Köse, 2000) 

20

UYDU GÖRÜNTÜSÜNÜN ELDE EDĐLMESĐ 

 

 

 

 

 

Çalışma prensibi → Dijital kameralara benzer → Film yok 

Alıcı (sensor), algılayıcı (detector) 

Yeryüzü ve üzerindeki objelerden yansıyan EM enerjinin miktarı ölçülür 

Spektral (bantsal) ölçümler 

Spektral yansıma → Sayısal olarak kayıt 

GÖRÜNTÜ 

 

 

Alıcı → Görüntü üretebilen (imaging) 

Alıcı → Görüntü üretemeyen (non-imaging) 

Görünür (visible) 

Yakın kızıl ötesi (near infrared) 

Kısa dalga kızıl ötesi (short wave infrared) 

Termal kızıl ötesi (thermal infrared) 

Mikrodalga radar 

 

Yansıma değerleri → GÖRÜNTÜ 

1. Konumsal, uzaysal (spatial) içerik → Şekil, büyüklük, renk, genel 

görünüm vb. 

2. Spektral içerik → Mineral içeriği, toprak nemi, bitki örtüsü, bitki türü 

vb. 

21

GÖRÜNTÜ TÜRLERĐ 

Pankromatik Görüntü 

 

 

 

EM spektrumun geniş bir bölümünden yansıyan enerjiyi ölçebilen 

algılayıcılar tarafından, genellikle tek bant üzerinde 

Genelde görünür ve yakın kızıl ötesi 

Siyah beyaz görüntü 

Multispektral Görüntü 

 

 

Birden fazla bantta eş zamanlı ölçüm 

Çok bantlı 

3-7; 14 

Hiperspektral Görüntü 

Birçok küçük bant aralığı (~ 100) 

 

 

Dalga boyları multispektrale yakın, daha çok detay, sınıflamada çok yararlı 

Çevresel ve doğal koşulların değişebilirliği → SINIRLAYICI 

NASIL KULLANALIM ? 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Klorofil → Kırmızı ve mavi dalga boyunu çok iyi absorbe eder 

Orta IR→ Jeolojik çalışmalarda iyi sonuç 

Termal → Toprak nemi, hayvan türlerinin izlenmesi 

Mikrodalga → Yerkabuğunun dokusu, gece-gündüz, atmosferik koşullar 

etkilenmez 

Gündüz → Kayaçlar ısınır, nemli bölge daha soğuk 

Gece → Kayaçlar daha soğuk, nemli bölge daha sıcak 

. 

. 

. 

22

Farklı dalga boylarındaki farklı yansıma değerleri → YERYÜZÜ özellikleri 

hakkında BĐLGĐ 

Görünür mavi → Sığ suların haritalanması, toprak/bitki örtüsü ayrımı 

Görünür yeşil → Sağlıklı/sağlıksız bitki örtüsü 

Görünür kırmızı → Bitki örtüsü türleri 

Yakın kızıl ötesi → Bitki örtüsü haritalaması, sağlıklı/sağlıksız bitki örtüsü, 

bitki türleri 

Orta kızıl ötesi → Kayaç türleri, toprak/bitki nemi, jeolojik yapı, su/kara 

sınırları vb. 

Bitki örtüsü → Mavi + kırmızı, pigmentler tarafından soğurulur 

Yeşil görüntü → Tür ayırt etmek GÜÇ, hepsi hemen hemen aynı 

yansıma 

Yakın kızıl ötesi → Pigmentler bu bölgede enerjiyi absorbe etmezler. 

Daha yüksek yansıma değerleri 

SAÇINIM → ÖNEMLĐ → Geniş yaprak/iğne yaprak → TÜR 

FARKLILIĞI 

Orta kızıl ötesi → Yapraklardaki nem nedeniyle yansımada ani 

azalım 

… 

… 

… 

23

UYDULAR VE ALICILAR 

• Alıcı → Platform gereksinimi 

• Yeyüzü üzerinde, uçak, balon, uydu 

• Uydu yörüngesi: Uydunun izlediği yol 

• ~ 36000 km, dünya ile aynı hızda ve yönde yörünge → GEOSTATIONARY ORBIT 

(yersabit yörünge) 

• Belirli bir alana ilişkin sürekli veri alımı 

• Genelde meteorolojik ve iletişim uyduları 

• Polar yörünge → ~ N-S 

• Dünya W-E 

• Diğer bir deyişle Sun-synchronous (GÜNEŞLE UYUMLU) 

• Aynı bölge, aynı zaman, aynı aydınlanma → Change detection 

• Alçalan yörünge (descending orbit) → Güneş ışığını alan bölgede görüntüleme 

• Yükselen yörünge (ascending orbit) → Karanlık bölgede yükselme 

• Elektro-optik uydular (pasif) → Genelde alçalan yörüngede (termal hariç) 

• Radar uydular (aktif) → Farketmez 

24

• Swath: Uydunun yeryüzü üzerinde gördüğü/algıladığı alan 

• Yüksek çözünürlüklü görüntü → Daha küçük alan 

• Birkaç cm’den birkaç km’ye 

• Nadir point: Uydunun algılamayı yaptığı anda yeryüzüne dik konumda olduğu yer 

• Stereo görüntüleme: Üst üste bindirmeli görüntüleme, 3D görüntü elde edilebilir 

• Ortorektifiye: Hem düşey, hem de yatay sapmaların düzeltilmesi anlamındadır. 

Topoğrafik harita + DEM 

• Görüntüleme alanı 

• Kutup yörüngeli ise her yer 

• Güneş eşlemeli: Elektro-optik uydular güneşle uyumlu hareket ederler. 

Tekrar geçişlerini günün aynı zamanında yaparlar 

PĐKSEL-ÇÖZÜNÜRLÜK 

• Piksel: Algılanan cisme ait tanımlanabilen en küçük görüntü elemanıdır. 

• Çözünürlük: Algılanabilen cisimdeki en küçük görüntü detayıdır. Ölçekle birlikte 

değerlendirildiğinde cismin boyutu belirlenebilir. 

• Spatial 

• Spektral (algılayıcının EM spektrumdaki algılama hassasiyeti) 

• Radiometric (bitlerdeki gri seviye sayısı) 

• Temporal (Algılamadaki zaman aralığı) 

25

• Spatial çözünürlük, piksel boyutu 

• Detay 

• Pasif algılayıcının konumsal çözünürlüğü → IFOV (Instantenous Field of View) 

• Đlgilenilen nesnenin boyutu ≥ çözünürlük (homojen özellik) 

Yüksek çözünürlük 

Düşük çözünürlük 

26

• Spektral çözünürlük 

• Hassas spektral çözünürlük → daha yakın dalga boyu aralığı 

Düşük çözünürlük 

Yüksek çözünürlük 

4 bit 8 bit 

• Radyometrik Çözünürlük 

• Radyometrik özellikler → görüntü içeriği 

• Görüntü → Kayıt (film, alıcı) (RÇ) 

• EM enerjinin büyüklüğündeki hassasiyet 

• Alıcı → Veriyi kaydetmede 8 bit kullanıyorsa 

• 4 renk kullanıyorsa → 2 4 =16 renk (RÇ ↓) 

• 2 8 =256 renk (RÇ ↑) 

• Siyah (0) 

• Beyaz (255) 

27

• Zamansal çözünürlük 

• 1 tam yörünge → belirli bir zaman dilimi 

• Bazı bölgeler → re-imaged 

• ZÇ → Uydu, algılayıcı kapasitesi, swath genişliği, enlem vb. 

• Change detection 

YERBĐLĐMLERĐNDE KULLANILAN BAZI UYDULAR 

• LANDSAT 

• USGS 

• LANDSAT 5; LANDSAT 7 

• 2 multispektral algılayıcı 

• MSS (MultiSpektral Scanner) → B, R, G, NIR (4 band); 80 m uzaysal çözünürlük 

• TM (Thematic Mapper) → B, R, G, NIR, 2 mid-IR, 1 thermal; 30 m uzaysal 

çözünürlük 

• Swath width: 185 km 

28

New Orleans, Landsat 7, 30.08.2005 

• SPOT 

• Fransa 

• HRV (High Resolution Visible) → multispektral (20 m) + pankromatik (10 m) 


29

Rotterdam, MS (20 m) 

• IKONOS 

• Space Imaging Corporation 

• ~ 680 km yükseklik 

• 1m pankromatik 

• 4m multispektral (B, R, G, NIR) 

• Swath width: 10.5 km 

30

Tiananmen, Beijing, Çin (4 m) 

Beijing, Çin (1 m) 

31

• QuickBird 

• Digital Globe 

• Pankromatik ~ 61 cm 

• Multispektral ~ 2.44 m 

• Swath width: 16.5 km 

Abu Dhabi (2.44 m, MS) 

32

Madrid Downtown (61 cm, P) 

• ASTER 

• 14 band (15-30-90 m) 


• Stereo görüntü 

33

Batı Karadeniz Bölgesi 

34

• NOAA-AVHRR 

• AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) 

• NOAA (U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration) 


• AVHRR (R, NIR, 3 thermal IR) 

• 1.1 km 

• Meteorolojik çalışmalar, çok geniş alanlar 

Güney Avrupa (1 km) 

35

RADAR VERĐSĐ 

• Radar verilerinin yapısında, bir mikrodalga sinyalini oluşturan iki ana bileşen 

mevcuttur: 

• Genlik (amplitude) 

• Faz değeri 

• Genlik: Yeryüzü şekilleri anlaşılabilir ve yorumlama yapılabilir 

• Faz: Görsel olarak hiçbir anlam çıkartılamaz. Ancak, cm mertebesinde bilgi 

sağlar. Radar alıcısı ile yeryüzü arasındaki uzaklık bilgisi. 

• Genlik: Tektonik, arkeolojik vb. 

• Faz: Đnterferometrik çalışmalar, özellikle konumsal çalışmalar. 

• SAR interferometrisi yapan uydular: 

• ERS 1-2 

• JERS 1 

• RADARSAT 

• RADARSAT 

• Kanada 

• RADAR (RAdio Detection And Rating) 

• Başlangıç aşaması, büyük potansiyel 

36

• ERS, JERS 

• ERS 1-2 (European Remote Sensins Satellite) → ESA (European Space Agency) 

• JERS (Japanese Earth Resource Satellite) 

Ankara 

37

MĐKRODALGA UZAKTAN ALGILAMA 

• EMS’da MD kesim → 1cm~1m arası dalga boyu 

• Uzun dalga boyu → UA’da son derece önemli 

• Bulut, sis, duman, toz vb. geçebilir, atmosferik saçınımdan etkilenmezler 

• MD 2 önemli üstünlüğü → Hemen hemen her çevresel ve atmosferik koşulda 

kullanılabilir + gece/gündüz 

• Pasif MD alıcılar → Termal UA benzer. Farkı anten kullanılmasıdır.Mantık: Her 

nesne EM enerji yayar (Radiometers, scanners vb.). 

• Aktif MD alıcılar → MD’yı kendileri gönderir ve algılar. 

Pasif Aktif Radar 

• Pasif MD UA 

• Meteoroloji → Atmosferik profil, su, ozon içeriği vb. 

• Hidroloji → Toprak nemi 

• Okyanus bilimi → Yüzey dalgaları, kirililik (petrol tabakaları vb.) 

• Aktif MD UA 

• Görüntülü → En yaygın şekli RADAR (RAdio Detection And Ranging) 

• Görüntüsüz 

• Radar Altimetreleri (doğrudan yükseklik ölçümü) 

• Scatterometers (hedeften dönen enerjinin ölçümü) 

38

• Radar Bileşenleri 

• Verici 

• Alıcı 

• Anten 

• Elektronik sistem (kayıt ve işleme için) 

• Radar sistemi esas olarak uzaklık ölçen bir alettir 

• R=(cxt)/2 

• R: verici ile nesne arasındaki uzaklık 

• c: ışık hızı (3x10 8 m/s) 

• t: zaman 

• MD kesim, görünür ve IR kesime göre daha geniş 

• Ka, K, Ku bandı → Eskiden kullanım, günümüzde kullanımı yok 

• X bandı → Askeri amaçlar ve yeryüzü haritalaması 

• C bandı → ERS1/2; RADARSAT 

• S bandı → ALMAZ (Rusya) 

• L bandı → JERS-1 

• P bandı → NASA 

39

• POLARĐZASYON 

• Elektrik alanının yönelimi ile ilgilidir. 

• Çoğu radar sistemi yatay ve/veya düşey polarizasyonu göndermeye ve 

algılamaya yönelik olarak dizayn edilmiştir. 

• HH → yatay gönderim, yatay algılama 

• VV → düşey gönderim, düşey algılama 

• HV → yatay gönderim, düşey algılama 

• VH → düşey gönderim, yatay algılama 

GÖRÜNTÜ ANALĐZĐ 

• UA’nın üstünlüklerini kullanabilmek için, görüntülerden faydalı olabilecek bilgilerin 

çıkartılması (elde edilmesi) gereklidir. 

• HEDEF → Yapay veya doğal noktasal, çizgisel, alansal nesnelerden bilgi almak 

• ĐŞLEM → Görsel veya bilgisayar destekli, 

• Önceleri → Görsel (özellikle hava fotoğrafı yorumlamaları) 

• Günümüzde → Çoğunlukla bilgisayar destekli, sayısal görüntü analizi 

40

Ton 

Şekil 

• Görsel Yorumlama 

• Ton 

• Şekil 

• Boyut 

• Yapı 

• Doku 

Boyut 

Yapı-Doku 

• Sayısal Görüntü Analizi 

• Yazılım/Donanım 

• Đlksel Đşleme 

• Görüntü Kalitesinin Artırılması 

• Görüntü Dönüşümü 

• Görüntü Sınıflaması ve Analizi 

41

ĐLKSEL ĐŞLEME 

• Genel olarak radyometrik ve geometrik düzeltme işlemlerini içerir. 

• 1. RADYOMETRĐK → Elde edilmiş verinin, gerçek yansıma ve yayılma değerleri 

gibi değerlerini, ortaya koymak için yapılan düzeltme. 

• Radyometrik veri elde edilirken 

• Görüntüdeki aydınlanma durumu 

• Algılayıcının görüş açısı/geometrisi 

• Bilinen bir yansıma değeri varsa → DÜZELTME 

• Görüntüsü alınan bölgeye olan uzaklık, güneş ve alıcı arasındaki ilişki temel 

alınarak yapılır (aydınlanma durumu + görüş geometrisi) 

• Atmosferde EM saçınım → DÜZELTME 

PROBLEM yaratabilir 

• 2. GEOMETRĐK → Yerkürenin şeklinden ötürü kaynaklanabilecek bazı geometrik 

sapmaların düzeltilerek, verinin gerçek koordinatlara dönüştürülmesi işlemidir. 

• AMAÇ → Algılanan görüntünün gerçek koordinatlarına yakın olması 

• GCP (Ground Control Points) 

• RESAMPLING (Orjinal piksel değerlerinin, düzeltilmiş görüntüdeki değerinin 

yeniden hesaplanma işlemi) 

• Nearest Neighbour → Orjinal görüntüdeki piksel değerinin, düzeltilmiş 

görüntüdeki en yakın piksele atanması 

• Bilinear Interpolation → Orijinal görüntüdeki 4 pikselin ağırlıklı 

ortalamasının, yeni görüntüdeki piksele atanması 

• Cubic Convolution → 16 piksellik (orijinal görüntü) grubun ağırlıklı ortalama 

uzaklığının, yeni görüntüdeki piksele atanması 

42

GÖRÜNTÜ KALĐTESĐNĐN ARTIRILMASI 

• Görüntü Kalitesinin Artırılması → Basit olarak, görüntünün GÖRÜLEBĐLĐRLĐĞĐNĐN 

artırılması 

• Radyometrik + Geometrik Düzeltme → YETERSĐZ kalabilir 

• Đşe yarayan veri → Genelde küçük bir aralıkta yoğunlaşabilmektedir 

• Orijinal değerlerin değiştirilmesi işlemi 

• Görüntü histogramı (8 bitlik görüntü; 0-255) 

• a) Linear Contrast Stretch → orijinal görüntüdeki min-max değerlerin → 0-255 

• Koyu renkler daha koyu, açık renkler daha açık → 70 - 153 → 0 - 255 

• b) Histogram Equalized Stretch 

• Homojen dağılım yoksa daha uygun 

• Görüntüdeki GENEL DETAYLAR kaybolabilir. 

• Amaçlanan ÖZEL DETAYLAR daha iyi görünür → 40 - 76 → 0 - 255 

• c) Spatial Filtering → Orijinal görüntüdeki bazı özelliklerin daha iyi ortaya 

konulabilmesi için, ilgili özelliğin uzaysal dağılımı temel alınarak yapılır. 

• 3x3; 5x5 gibi PENCERELER kullanılarak, yeni piksel değeri, merkezdeki piksele 

atanır. 

• c1) Low Pass Filters: Genelde, benzer tonlardaki daha büyük ve homojen 

özellik gösteren alanlarda, küçük detayların azaltılması şeklinde kullanılır. Örn.: 

Average ve median filtreleri (radar imagery) 

• c2) High Pass Filters: Detayların daha iyi görülmesi için yapılır. Önce low pass 

(genel detayın azaltılması), sonra orijinal görüntünün çıkarılması, esas detayın 

daha iyi ortaya konulması. 

• c3) Directional/edge detection filters: Doğrusal özelliklerin (örn.: yol, köprü 

vb.) belirlenmesinde. Jeolojide çok yaygın. 

43

GÖRÜNTÜ DÖNÜŞÜMÜ 

• Görüntü kalitesinin artırılmasına benzer. 

• Fark → Görüntü kalitesinini artırılmasında tek bir kanal; görüntü dönüşümünde 

çoklu kanal kullanılır. 

• Đlgilenilen çizgiselliğin vurgulanması/ortaya çıkarılması/değerlendirilmesi için, var 

olan verilerden, yeni bir görüntü oluşturulması işlemidir. 

• Aritmetik işlemler (+; -; x; /) 

• Ormanlık alanların değerlendirilmesi: 

• Sağlıklı bitki örtüsü 

• NIR → iyi yansıma 

• Kırmızı → iyi soğurma 

• Toprak ve su → NIR ve Kırmızı → ~ yansıma 

• LANDSAT MSS 

• Band 7 (0.8-1.1 mm) → NIR 

• Band 5 (0.6-0.7 mm) → Kırmızı 

• Oranlanırsa (/) → > 1→ bitki örtüsü; ~ 1 → toprak ve su 

• Bitki örtüsü ile toprak ve su ayrımı → SON DERECE KOLAY 

• Bandlar benzer bilgiler içerebilir → görsel ve veri anlamında 

• Đstatistiksel işlemlerle → AZALTMA 

• PCA 

44

GÖRÜNTÜ SINIFLAMASI VE ANALĐZĐ 

• Sınıflama daha çok çoklu bandlar kullanılarak ve piksellere yeni değerler atanarak 

yapılmaktadır. 

• Aynı yansıma özellikleri → aynı grup özellik 

• Denetimli / denetimsiz sınıflama → supervised / unsupervised classification 

• Supervised classification 

• Homojen özellikler gösteren alanlar belirlenir. 

• Bandlardaki bilgiler, belirlenen tarining (eğitme) sınıfları ile benzer spektral 

yansıma gösteren alanlar sınıflanır. 

• Unsupervised classification 

• Spektral sınıflar verilerdeki sayısal bilgileri kullanarak doğrudan gruplanır. 

• Kümeleme (clustering) algoritmaları kullanılarak sınıflama yapılır. 

Supervised 

Unsupervised 

45

(2 2 3) (2010-2011 Bahar DÃ¶nemi) Ders Sorumlusu - Jeoloji Bilgi ...

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?