Uzaktan Algılama Teknolojisi ile Deprem Hasar Tespiti

Vikikitap, özgür kütüphane
Gezinti kısmına atla Arama kısmına atla

İçindekiler

Uzaktan algılamaya Giriş -1[değiştir]

1. UZAKTAN ALGILAMAYA GİRİŞ

Tanımı: Herhangi bir temas olmaksızın, algılayıcı sistemleri kullanarak yeryüzü hakkında bilgi ednme sanatı/ bilimidir. Uzaktan Algılama teknolojileri yer yüzeyinden yansıyan ve yayılan enerjinin algılanması, kaydedilmesi,elde edilen materyalin bilgi çıkarmak üzere işlenmesi ve analiz edilmesinde kullanılır.

Tarihçesi: Bir nesne tanınmlanmak istenildiğinde öncelikle nesne görülür, şekli ve büyüklüğü hakkında ön bilgi toplanır,ardından eğer daha önce nesne konusunda bilgi varsa; bilgiler ile gözlemler karşılaştırılır,nesne ulaşılabilir mesafedeyse dokunarak,vb. diğer duyu organları ile nesne hakkında daha kesin bilgiye sahip olunur. Bu eylemler dizgesi farklı algılama türlerinden oluşur. 1909 yılında Wilbur Wright tarafından bir uçak kullanılarak ilk defa sıralar halinde Hava Fotoğrafı çekimi ile başlayan uzaktan algılama, 1957 yılında SPUTNIK-1 ile başlayan Uzay Çağı, 1972 yılında LANDSAT uydusunun fırlatılması ile devam etmiş ve günümüze dek uzanmıştır. Uzaktan algılamanın ilk askeri amaçlı kullanılmıştır. II. Dünya savaşının sonlarında uçaklardan çekilen hava fotoğraflarının keşif amaçlı kullanımı büyük önem kazanmıştır. Bu yıllarda özel filmler geliştirilmiştir.(örnek: kızıl ötesine duyarlı filmler). Günümüzde hala hava fotoğrafları istihbarat ve keşif amaçlı kullanılmaktadır (örnek: IHA görüntüleri). Daha sonra uzaktan algılama uydularının da fırlatılması ile askeri amaçların yanı sıra yeryüzü hakkında bilgi toplama amacı da ortaya çıkmıştır. Özellikle; bitkilerin gelişiminin izlenmesi, meteorolojik gözlemlerin yapılması,su kaynaklarının belirlenmesi,doğal felaketlerin izlenmesi gibi incelemeler uzaktan algılama teknolojisi kullanılarak yapılmaya başlanılmıştır.


1.1 Uzaktan Algılama Bileşenleri

Uzaktan Algılama işlemleri, iki temel aşamadan oluşur. Bunlar "Veri Elde Etme" ve "Veri İşleme" aşamalarıdır.

1.1.1. Veri Elde Etme:

Enerji Kaynağı: Veri elde etmek için hedefe bir kaynak tarafından enerji gönderilmesi gerekmektedir. Bu kaynak hedefi aydınlatır veya hedefe elektromanyetik enerji gönderir. Optik uydular için enerji kaynağı güneştir, ancak radar uyduları kendi enerji kaynaklarını üzerlerinde taşır ve elektromanyetik enerji üreterek hedefe yollarlar.

Işınım ve Atmosfer: Enerji, hedefe yol alırken atmosfer ortamından geçer ve bu yol boyunca bazı etkileşimlere maruz kalır.

Hedef ile Etkileşim: Atmosferden geçen elektromanyetik dalga, hedefe ulaştığında hem ışınım hem de hedef özelliklerine bağlı olarak farklı etkileşimler oluşur.

Enerjinin Algılayıcı Tarafından Kayıt Edilmesi: Algılayıcı, hedef tarafından yayılan ve saçılan enerjiyi algılar ve buna ilişkin veri kayıt edilir.

Verinin İletimi, Alınması, ve İşlenmesi: Hedeften toplanan enerji miktarına ait veri, algılayıcı tarafından kayıt edildikten sonra, görüntüye dönüştürülmek ve işlenmek üzere bir uydu yer istasyonuna gönderilir.


1.1.2. Verinin İşlenmesi:

Yorumlama ve Analiz: Görüntü görsel, dijital ve elektronik işleme teknikleri ile zenginleştirilir, analiz edilir ve nicel sonuçlar elde edilecek veriye sahip olunur.

Uygulama: İşlenmiş veriden bilgi çıkarılır, bazı sonuçlara ulaşılır. Ayrıca elde edilen sonuçlar, başka veri kaynakları ile birleştirilerek kullanılabilir.


1.2. Elektromanyetik Spektrum

Uzaktan algılama platformlarındaki sensörler, elektromanyetik yayımı kaydederek görüntüyü oluştururlar. Bu yayımın kategorize edilmesi ile Elektromanyetik Tayf oluşmuştur. Tayf; gama ve x ışınlarını da içeren kısa dalga uzunluğu ile, microwave ve TV / radyo dalgalarını kapsayan uzun dalga uzunluğu arasında yer almıştır. Elektromanyetik tayf uzaktan algılama açısından önem taşıyan muhtelif bölgelere ayrılmıştır. Aşağıdaki şekillerde tayfın içerdiği genel bölgeler ile Ultraviole (UV), Görünen Işık (Visible Light), Infrared (IR) ve Microwave bölgelerinin dalga uzunluğu ve frekans durumu gösterilmiştir.


1.3. Işığın Cisim Ve Atmosfer İle Etkileşimi

1.3.1. Işığın Cisim İle Etkileşimi:

Çevremizdeki cisimleri gözümüzle tanıyıp algılamaya çalışırız. Çünkü etrafımızda gerçekleşen birçok olayı gözümüze tanır ve algılarız. Göreme olayı tamimiyle ışıkla gerçekleşmektedir. Bir ışık kaynağından yayılan ışığın aynı ortamda doğrusal olarak ilerlediğini biliyoruz. Peki, bu kaynağın yaydığı ışık nereye kadar gidebilir? Bazen ışığın kendimize kadar geleceğini daha ilersine gidemeyeceğini düşünürüz. Ama bu düşünce yanlıştır. Bunun en büyük kanıtı Güneş’ten gelen ışığın Dünya’ya ulaşmasıdır. Güneş’ten yayılan ışık, gezegenler ve yıldızlar arasındaki boşlukta her yönde ilerler. Dünya’mız yönünde ilerleyen Güneş ışığının yaklaşık 8,5 dakikalık yolculuktan sonra bu yönde çarptığı ilk yer atmosferdir. Işık bu seyrek maddesel ortamı geçtikten sonra saydam olmayan herhangi bir cisme çarpıncaya kadar ilerler. Etrafımızdaki cisimlerden bir kısmı ışık yayarak görünür. Örnek olarak; güneş, yıldızlar, lamba, ataş böceği verilebilir. Birde ışık yaymadıkları halde ışık kaynağından ışık aldıkları için görünen cisimler vardır. Örnek olarak; çiçek, ev, masa, sandalye verilebilir. Cisimleri görmemizi sağlayan, göze gelerek cismi bize tanıtan enerjiye ışık denir.

Işığın Farklı Maddeler İle Etkileşimi: Işık ışınları, yayıldıklarında doğrusal yol izlerler. Güneş ışığının ağaç yapraklarının arasından süzülüp yere düşmesi, ışık kaynağı önündeki bir cismin gölgesinin cisimle aynı şekle sahip olması ışığın doğrusal bir şekilde yayılmasının sonuçlarındandır. Güneşten gelen ışınlar atmosferi geçtikten sonra herhangi bir engel ile karşılaşana kadar yoluna devam eder. Güneş ışığı maddeye çarptığı an madde ile etkileşme meydana gelir. Ama ışık ile madde etkileşme bütün maddelerde aynı biçimde gözlenmez.

Bir cismin üzerine düşen ışık, cismin özelliğine göre; Ortamdan geçebilir, ortamdan geçemez,geldiği ortama geri döner. Bir el fenerini aynaya tuttuğumuzda ışığını ayan üzerine düşürmüş oluruz. Işığın geldiği ortama geri döndüğü gözlemlenir. Işığın bu şekilde bir yüzeye çarpıp geldiği ortama geri dönmesine yansıma denir. Her ortam ışığı aynı oranda yansıtamaz. Mesela; teksir kâğıdının yansıtmış olduğu ışık, aynanın yansıttığı ışıktan azdır. Bunun nedeni aynanın yüzeyinin daha parlak olmasıdır. Diğer taraftan bir düz pencere camı ise üzerine düşen ışığın büyük bir kısmını geçirirken, siyah kedinin üzerine düşen ışığın çok az kısmı yansımaktadır. Pencere camından dışarısı rahatlıkla gözükürken, buzlu camın arkasında duran bir cisim net olarak gözükmez ve tanınmaz. Bu bilgilere dayanarak; ışığı geçiren ortamlara saydam ortam, kısmen geçiren ortamlara yarı saydam ortam, hiç geçirmeyen ortamlara ise; saydam olmayan ortam denir.

Işığın farklı yüzeylerden yansıma olayı: Düz ayna gibi parlak yüzeye sahip cisimler ışığı rastgele yansıtmaz. Yansıma belli bir kurala göre olmaktadır. Bir noktadan çıkan ve bir çizgi boyunca ilerleyen ışığa ışık ışını denir. Işığın yayılma ve ilerleme doğrultusunu belirtmek için doğrusal olan çizgi üzerine bir ok koyulur. Işığın bir yüzeye çarptığı anda yansıma olduğunu biliyoruz. Şimdi de bununla ilgili kuralların kavramlarını açıklayalım: Gelen ışın: yüzeye gönderilen ışına gelen ışın denir. Yansıyan ışın: yüzeyden yansıyarak dönen ışına yansıyan ışın denir. Gelme açısı: gelen ışının normalle yaptığı açıya gelme açısı denir. Yansıma açısı: yansıyan ışının normalle açıya yansıma açı denir. Yüzey ile 90°’lik açı yapacak biçimde çizilen çizgiye yüzeyin normali denir. Yüzeyin duruş şekli nasıl olursa olsun normal, ışığın yüzeye değdiği noktadan yüzeye dik olarak çizilir. Yansıma olayının kanunları vardır. Bunlar;

  1. Gelen ışın, yansıyan ışın ve yüzeyin normali aynı düzlemdedir.
  2. Gelme açısı yansıma açısına eşittir.


1.3.2. Işığın Atmosfer İle Etkileşimi:

Atmosferde çok sayıda optik olay meydana gelir. Açık havada gökyüzü mavi ufuk ise süt beyazdır. Gündoğumu ve günbatımında göyüzü pembe, kırmızı, turuncu ve morun parlak renklerini içeren bir görünüm kazanır. Gece, yıldızlardan, gezegenlerden ve aydan gelen ışık dışında göyüzü karanlıktır. Gece boyunca ayın büyüklüğü ve renkleri değişir. Gece yıldızlar sürekli olarak göz kırpıyormuş gibi görünürler. Tüm bunları anlayabilmek için güneş ışığının atmosferle olan etkileşiminin yakından incelenmesi gerekmektedir.

Renkler: Atmosfere ulaşan güneş radyasyonunun yaklaşık yarısı görünür ışık formundadır. Güneş ışığı atmosfere girdiğinde absorbsiyon, yansıma ve saçılmaya uğrar ya da herhangi bir engelle karşılaşmaksızın yoluna devam eder. Yeryüzündeki cisimlerin gelen güneş enerjisine karşı davranışları, gelen ışığın dalga boyuna ve bu cisimlerin renk, yoğunluk, bileşim vb özelliklerine bağlıdır. Görme olayı, elektromanyetik dalgaların gözümüzün retina tabakasındaki sinir uçlarını uyarması sonucu gerçekleşir. Çünkü retina gözün ışığa duyarlı tabakasıdır. Retina görme alıcılarına sahiptir. Bu alıcılar iki tip olup koni ve basil olarak adlandırılır. Basiller görünür ışığın tüm dalga boylarına duyarlıdırlar ve aydınlığı karanlıktan ayırmamızı sağlar. Eğer retina yalnızca basil tipi alıcılara sahip olsaydı doğayı yalnızca siyah ve beyaz olarak algılayacaktık. Koni tipi alıcılar da (basiller gibi) görünür ışığın tüm dalga boylarına karşı duyarlıdır. 0.4-0.7 μm arasındaki dalga boylarına karşı gelen güneş radyasyonu koni tipi alıcılar tarafından sinir sistemi yoluyla bir impuls şeklinde beyne iletilir. Bu impulsu renk duyusu olarak algılarız. 0.4 μm’den daha kısa veya 0.7 μm’den daha uzun dalga boyları insan gözü için renkli görme yetisini harekete geçiremez.

Tüm görünür dalga boyları hemen hemen eşit şiddette koni tipi alıcılara ulaştığında bunu beyaz ışık olarak algılarız. Güneş, toplam enerjisinin yaklaşık yarısını görünür ışık bandında yayınlar. Öğle vakti güneşin yayınlamış olduğu tüm görünür dalga boylarındaki ışık konilere ulaşır, bu durum güneşi beyaz olarak görmemize neden olur. Güneşten daha soğuk yıldızlar enerjilerinin çoğunu biraz daha büyük dalga boylarında yayınlarlar, bu nedenle daha kırmızı görünürler. Diğer taraftan güneşten daha sıcak olan yıldızlar enerjilerinin çoğunu daha kısa dalga boylarında yayınlar ve daha mavi görünürler. Güneş ile aynı sıcaklığa sahip yıldızlar ise beyaz olarak görünürler.

Görünür dalga boylarında radyasyon üretecek kadar sıcak olmayan nesneler yine de bir renge sahip olabilirler. Çevremizde kırmızı olarak gördüğümüz çeşitli nesneler kırmızı ışık hariç tüm görünür radyasyonu absorblayan nesnelerdir. Çünkü kırmızı ışık söz konusu nesneden gözümüze yansıtılır.

Benzer şekilde mavi olarak gördüğümüz nesneler, mavi ışık hariç, tüm görünür radyasyonu absorblayan nesnelerdir. Bazı yüzeyler üzerine gelen görünür dalga boylarının tümü absorblar ve bu nedenle siyah görünürler. Sonuç olarak, renkleri görebilmemiz için, nesnelerden yansıyan ışık mutlaka gözlerimize ulaşmalıdır.

Bulutlar ve saçılma: Gelen güneş ışınlarının bir yüzeye çarptıktan sonra, geliş açısına eşit bir açıyla yüzeyden uzaklaşması yansıma olarak adlandırılır. Çeşitli atmosferik elemanlar (hava molekülleri, bulutlar vb.) güneş radyasyonunu ilerleme doğrultusundan saptırır ve bütün yönlerde yansımasına neden olurlar. Bu olay saçılma olarak adlandırılır. Saçılma süreci, ortamda herhangi bir enerji kaybı ya da kazanımına neden olmaz. Dolayısı ile saçılma süreci esnasında sıcaklık değişmez. Saçılmaya genellikle hava molekülleri, küçük toz parçacıkları, su molekülleri ve çeşitli kirleticiler gibi çok küçük boyutlu maddeler neden olur.

Çok küçük de olsalar bulutlar optik olarak kalındır. Bu, bulutların önemli miktarda güneş ışığını saçılmaya uğratacağı; diğer bir deyişle güneş ışınlarının saçılmaya uğramadan bulutu geçmesi olasılığının çok zayıf olduğu anlamındadır. Bulutlar aynı zamanda güneş ışığının zayıf absorblayıcısıdırlar. Dolayısı ile bir buluta baktığımızda, sayısız bulut damlacıklarının görünür güneş ışığını bütün dalga boylarında her yönde saçılmaya uğratması nedeniyle beyaz olarak görünürler.

Bununla birlikte eğer bulut tabanındaki damlacıkların büyümeye devam ettiğini varsayalım. Bu tip damlacıklar kötü saçıcı olmakla birlikte iyi absorblayıcıdırlar. Özetle, bulut tabanına ulaşan az miktardaki görünür ışık saçılmaktan ziyade absorblanır ve bulut tabanının daha karanlık görünmesine neden olur. Bu, halk arasında kara bulut olarak adlandırılan bulutların neden genellikle yağışa yol açtığını da açıklamaktadır.

Pus ve gökyüzü: Mavi renk duyusunu yaratan ışığın retinaya ulaşması sonucu gökyüzünü mavi olarak görürüz. Bireysel hava moleküllerinin büyüklüğü, bulut damlacıklarından ve görünür ışığın dalga boyundan çok daha küçüktür. Her bir O2 ve N2 molekülü seçici saçıcıdırlar. Bu moleküller görünür ışığın kısa dalga boylarını, uzun dalga boylarına göre daha etkin olarak saçılmaya uğratırlar. Bu seçici saçılma olayı Rayleigh saçılması olarak adlandırılır. Değişik saçılma tipleri Tablo 1’de toplu olarak verilmiştir.

Güneş ışığı atmosfere girdiğinde mor, mavi ve yeşil gibi görünür ışığın kısa dalga boyları, sarı, turuncu ve özellikle kırmızı gibi uzun dalga boyundaki ışığa göre daha fazla saçılmaya uğrarlar. Çünkü Rayleigh saçılmasının şiddeti, λ dalga boyu olmak üzere 1/ λ4 şeklinde değişir. Dolayısı ile mor ışık kırmızı ışıktan 16 kat daha fazla saçılır. Gökyüzüne baktığımız zaman, görünür ışığın mor, mavi ve yeşil dalga boylarındaki saçılmış ışık bütün yönlerde gözümüze ulaşır. Bu dalga boylarındaki saçılmış ışığın birlikte oluşturduğu etki mavi ışık olarak algılanır. Bu nedenle gökyüzü mavi olarak görünür. Dünyamız renkli gökyüzüne sahip tek gezegen değildir. Örneğin toz fırtınaları nedeniyle Mars, öğle vakti kırmızı, günbatımında ise mor bir renk alır.

Hava molekülleri ve çok küçük parçacıklar tarafından mavi ışığın seçici saçılımı, uzaktaki dağların mavi görünmesine neden olabilir. Bazı yerler (bu yerler insan kaynaklı hava kirliliğinden uzak yerlerde olabilir) mavi pus ile örtülmüş olabilir. Mavi pus bazı özel süreçlerin sonucu olarak meydana gelmektedir. Bitkiler tarafından ozonla etkileşebilen son derece küçük partiküller (hidrokarbonlar) atmosfere bırakılır. Bu etkileşim, mavi ışığı seçici olarak saçan küçük parçacıkların (0.2 μm çapında) oluşmasına neden olur. Atmosferde asılı haldeki Toz ve tuz gibi küçük parçacıkların konsantrasyonu arttıkça gökyüzünün rengi de maviden süt beyaza doğru değişir. Bu parçacıklar boyutça çok küçük olmalarına karşın, görünür ışığın bütün dalga boylarını her yönde ve eşit bir şekilde saçılmaya uğratacak kadar büyüktürler (geometrik saçılma). Görünür ışığın bütün dalga boyları gözümüze ulaştığı için gökyüzü beyaz görünür, görüş uzaklığı düşer. Bu olay pus olarak adlandırılır.

Eğer nem yeterince yüksek ise çözünebilir parçacıklar (çekirdekler) gittikçe büyüyecek ve pus partikülleri haline gelecektir. Bu nedenle gökyüzünün rengi, atmosferde ne kadar asılı madde olduğu hakkında bir fikir verir. Örneğin, ne kadar çok asılı madde varsa, saçılma da o kadar fazla olacak ve gökyüzü daha beyaz görünecektir. Asılı parçacıkların önemli bir kısmı yere yakın olduğundan, ufuk beyaz renkte görünür. Eğer bir dağın tepesinde isek, asılı parçacıkların önemli bir kısmı, bulunduğumuz seviyenin altında kalacağı için gökyüzü koyu mavi bir renkte görünür.

Pus, güneş doğarken veya batarken ışığı saçar. Bunun sonucunda güneş ışığını daha parlak bir renkte görürüz (crepuscular rays). Benzer görüntü güneş ışınlarının bulutların arasında kalan açıklıklardan geçmesi durumunda da ortaya çıkar.

Güneş Ve Ayın Renkleri: Güneş öğle vakti parlak beyaz, oysa günbatımında sarı, turuncu veya kırmızı bir renkte görünür. Öğle vakti güneş tapededir ve gelen ışınların şiddeti fazladır. Dolayısı ile görünür ışığın bütün dalga boyları eşit şiddette gözümüze ulaşır, bunun sonucunda güneşi beyaz olarak görürüz. Gündoğumu ya da günbatımına yakın, güneş ışınları atmosfere daha küçük bir açıyla girerler. Dolayısı ile güneş ışınlarının atmosferde katettiği mesafe bu saatlerde en fazladır (örneğin güneşin ufuk üzerindeki yüksekliği 4o olduğu zaman, güneş ışınlarının katedeceği atmosfer tabakasının kalınlığı güneşin tepede olduğu zamankinden 12 kat daha fazladır). Güneş ışığı daha kalın bir atmosfer tabakasını geçmek zorunda kaldığından kısa dalga boylarındaki görünür ışığın çoğu hava molekülleri tarafından saçılmaya uğratılır ve gözümüze kırmızı, turuncu ve sarı gibi daha uzun dalga boylarındaki ışık ulaşır, (Şekil 3). Parlak sarı-turuncu günbatımı örneğin yağış sonrasında olduğu gibi yalnızca temiz bir atmosferde gözlenir. Eğer atmosferde, çapı hava moleküllerinin çapından biraz daha büyük olan parçacıklar çoğunlukta ise sarı ışık gibi daha uzun dalga boyları da saçılmaya uğrar. Bu durumda turuncu ve kırmızı ışık gözlerimize ulaşır ve güneş kırmızı-turuncu bir renkte görünür. Diğer taraftan eğer atmosfer partiküler maddelerle yüklü ise yalnızca uzun dalga boyuna sahip kırmızı ışık atmosferi kateder ve güneşin kırmızı bir renkte görünmesine neden olur.

Bazı doğal olaylar da kırmızı gündoğumu ve günbatımına neden olabilir. Örneğin okyanuslarda, atmosferde asılı haldeki küçük tuz parçacıkları ve subuharı güneşin parlak kırmızı bir renkte görünmesine neden olur. Diğer taraftan volkan patları önemli miktarda kül ve toz parçacıklarını atmosfere gönderir. Bu küçük parçacıklar yukarı seviye rüzgarları ile dünya atmosferine yayılırlar. Bunun sonucunda oldukça uzun bir zaman süresince gündoğumu ve günbatımının kırmızımsı bir hal almasına neden olabilirler.

Bazen atmosferde toz, duman ve kirletici konsantrasyonu önemli boyutlara ulaşabilir. Böyle bir durumda kırmızı ışık bile kirli atmosfere nüfuz edemeyebilir. Sonuçta görünür ışığın hiçbir dalga boyu gözlerimize ulaşamayacağı için güneş daha ufka ulaşmadan gökyüzünde kaybolabilir.

Güneş ışığının çok sayıdaki atmosferik parçacık tarafından saçılması bazen alışılmadık görüntülerin ortaya çıkmasına neden olabilir. Eğer volkanik kül, toz, duman, parçacıklar ve kirleticiler üniform bir büyüklükte ise güneş ışığını seçici olarak saçabilirler. Böyle bir durumda, öğle vaktinde bile güneş turuncu, yeşil ve hatta mavi renkte görünebilir. Örneğin güneşin mavi renkte görünebilmesi için asılı parçacıkların büyüklüğünün, görünür ışığın dalga boyuna yakın olması gerekir. Bu koşullar altında gerçekleşen saçılma Mie saçılması olarak adlandırılır. Yukarıda bahsedilen türden parçacıklar kırmızı ışığı mavi ışıktan daha fazla saçılmaya uğratarak güneşin mavi, gökyüzünün ise kırmızımsı bir renk almasına neden olurlar.

Gece ve yıldızların görünüşü: Bilindiği gibi daha yoğun bir ortama giren ışığın hızı azalır. Eğer ışık ortama bir açıyla girerse, ilerleme doğrultusunu değiştirir, bu olaya kırılma denir. Kırılma miktarı iki faktöre bağlıdır: Ortamın yoğunluğu ve ışığın bu ortama giriş açısı. Az yoğun bir ortamdan daha yoğun bir ortama giren ışığın hızı azalır ve normale yaklaşır; tersi durumda ise hızı artar ve normalden uzaklaşır.

Işığın atmosferde uğramış olduğu kırılma, çeşitli görsel olaylara neden olur. Örneğin, gece tam tepemizdeki bir yıldızın ışığı herhangi bir kırılmaya uğramaz ancak bir açıyla atmosfere giren yıldız ışığı ilerleme doğrultusunu değiştirir. Diğer taraftan ufkun hemen üzerinde atmosfere giren yıldız ışığının katedeceği yol daha fazladır, bu nedenle kırılma da fazla olur.

Yıldız ışığı atmosfere girdiğinde farklı yoğunluklarda atmosfer katmanlarından geçer. Her bir katmanın gelen yıldız ışığını farklı oranda kırılmasına, dolayısı ile yıldızın görünen konumunun sürekli olarak değişmesine neden olur. Bunun sonucunda yıldız ışığı bize titrek (yanıp-söner veya göz kırpar) bir ışık şeklinde ulaşır. Dünyaya yakın olan gezegenler daha büyük görünürler ve ışıkları titrek değildir. Çünkü bu gezegenlerin büyüklüğü, ışıklarının atmosferdeki sapma açısından daha büyüktür. Eğer gezegenler ufka yakınsa, kırılma daha fazla olacağından ışıkları bazen titrek görünür.

Işığın atmosferde uğradığı kırılma bazı ilginç sonuçların ortaya çıkmasına neden olur. Örneğin, Atmosfer, gün doğarken ya da batarken ( ay için de geçerlidir) gelen ışınların derece derece bükülmesine neden olur. Güneşin (ya da ayın) alt kısmından gelen ışık ışınları, üst kısmından gelen ışık ışınlarına göre daha fazla bükülürler. Bu durum güneşin bir elips şeklinde (yassılaşmış) gibi görünmesine neden olur. Işığın kırılması ufukta en fazla olduğu için, güneş ve ayın görünen konumları gerçek konumlarından daha yüksektir. Dolayısı ile güneş ve ay yaklaşık iki dakika erken doğar ve bu süre kadar da geç batar. Eğer atmosfer olmasaydı güneş ve ayın doğuş ve batışını gerçek zamanda izleyebilecektik.

Serap olayı: Atmosferde bir nesnenin gerçek konumuna göre yer değiştirmiş gibi görünmesine serap denir. Serap, bir hayal ürünü değildir. Bu olayda bizi yanıltan zihnimiz değil, atmosferdir.

Atmosferdeki seraplara ışığın farklı yoğunluktaki hava katmanlarından geçmesi ve kırılması neden olur. Bu tür belirgin yoğunluk değişimleri hava sıcaklığındaki belirgin değişimlerin bir sonucudur. Sıcaklıktaki değişim ne kadar fazla ise ışığın kırılması da o kadar fazla olur. Örneğin sıcak ve güneşli bir günde, asfalt yollar önemli miktarda güneş enerjisi absorblar ve aşırı derecede ısınırlar ve yol yüzeyi ile temas halindeki havayı kondüksiyonla ısıtırlar. Ancak hava zayıf bir termal iletken olduğu için, bu yolla ısı iletimi yüzeye yakın bir tabaka ile sınırlı kalır. Dolayısı ile daha serin hava yerden biraz daha yukarıdadır. Sıcak günlerde bu yollar ıslakmış gibi görünür. Yolun bu şekilde görünmesinin nedeni, farklı yoğunluktaki hava katmanlarını geçerek gelen ışığın yukarı doğru kırılarak gözlerimize ulaşmasıdır. Benzer serap olayı sıcak yaz günlerinde çöllerde sıklıkla gözlenir. Çölde yolculuk eden insanlar, uzaktan su birikintisi zannettikleri şeyin gerçekte kızgın çöl kumu olduğuna sıklıkla tanık olurlar. Bazen bu gibi yüzeyler titrek bir görüntü ortaya koyar. Bunun nedeni yüzey yakınındaki yükselen ve çöken hava parsellerinin neden olduğu yoğunluk değişimidir. Dolayısı ile ışık böyle bir ortamdan geçerken ilerleme doğrultusu sürekli değişir ve yüzeyin titrek bir şekilde görünmesine neden olur.

Yer yakınıdaki havanın yukarı seviyedeki havadan daha sıcak olması durumunda, cisimler bulundukları konumdan daha aşağıda ve (sıklıkla) ters dönmüş olarak görünürler. Bu tür seraplar alçak seraplar olarak adlandırılır. Şekil 5’deki ağacı dikkate alalım ve bu ağacı neden ters dönmüş olarak gördüğümüzü açıklamaya çalışalım. Yüzey üzerindeki sıcak ve az yoğun havaya giren ışık ışınları yukarı doğru kırılır ve gözümüze aşağı seviyelerden (yer seviyesinden) gelerek ulaşırlar.

Beynimizin, gözümüze ulaşan bu ışık ışınlarını yeryüzeyinin altından geliyormuş gibi algılaması sonucu ağaç ters dönmüş olarak görünür. Ağacın tepesinden gelen ışınların bir kısmı yaklaşık olarak aynı yoğunluktaki hava içinden geçerek gelir ve bu nedenle çok az kırılmaya uğrar. Bu ışınlar göze doğrudan ulaştığı için ağaç düz olarak görünür. Dolayısı ile belli bir mesafenin dışında, hem ağacın kendisinin hem de ters dönmüş halinin birlikte görünmesi de mümkündür. Bu son durumda ağacın ve gözlemcinin boylarının karşılaştırılabilir olması önemlidir.

Hale ve parhelia ve ışıklı kolon: Güneş veya ayın etrafında görülen dairesel ışıklar hale olarak adlandırılır. Bu görüntü, güneş ya da ay ışıklarının buz kristalleri içinden geçerken kırılması nedeniyle oluşur. Bundan dolayı halenin görülmesi sirüs türünden bulutların varlığına işaret eder. En yaygın görülen hale, 22o yarıçaplı haledir, buna küçük hale denir. Bu haleler, kolon tipindeki çok küçük buz kristallerinin (çapı 20 μm’den küçük) varlığında meydana gelirler. 46o yarıçaplı hale (büyük hale) durumunda da kolon tipindeki buz kristalleri sözkonusudur. Ancak bu durumda buz kristallerinin çapı 15-25 μm arasında değişir.

Bazen küçük halelerin üst kısmında parlak bir ışık yayı görülebilir. Bu yay, haleye teğet olduğu için teğet yay olarak adlandırılır. Yay, büyük hegzagonal buz kristallerinin uzun eksenleri yeryüzüne paralel olacak şekilde düşmeleri halinde meydana gelir. Parlak ışık yayı, güneş ışınlarının buz kristalleri tarafından kırılması sonucu meydana gelir. Güneş ufukta iken, halenin üst kısmında görülen yay üst teğet yay; güneş ufkun üzerinde iken, halenin alt kısmında görülen yay ise alt teğet yay olarak adlandırılır. Yayın şekli önemli ölçüde güneşin konumuna bağlıdır.

Küçük halenin üst kısmında oluşan teğet yayların benzeri büyük halede de gözlenir. Bu durumda buz kristalleri hegzagonal plaka şeklindedir ve yere paralel konumdaır. Güneş ışınları buz kristallerinin üst kısmından girer ve kırılarak kenarlarından çıkar. Bu tip teğet yay dolayzenital yay olarak adlandırılır. Gökyüzünde uçları yukarı doğru olan bir gökküşağına benzer. Bu yayın gökkuşağı ile karıştırılması mümkündür. Oysa gökkuşağı sadece yağmurlu günlerde oluşan bir optik olaydır.

Hale genellikle parlak, beyaz bir çember şeklinde görünür. Bununla birlikte renkli göründüğü durumlar da vardır. Neden böyle olduğunun daha iyi anlaşılması için kırılma olayının yakından incelenmesi gerekir. Işık bir cam prizmanın içinden geçtiğinde kırılır ve görünür ışık bileşenlerine ayrılır. Görünür ışığın her bir dalga boyu cam tarafından yavaşlatılır. Ancak yavaşlama miktarı her bir dalga boyu için az da olsa bir farklılık gösterir. Uzun dalga boyları (örneğin kırmızı) daha az, kısa dalga boyları (örneğin mor) ise daha fazla yavaşlatılır. Bu nedenle kırmızı ışık daha az, mor ışık ise daha fazla bükülür. Beyaz ışığı oluşturan dalga boylarının seçici kırılmaya uğrayarak bileşenlerine ayrılması dispersiyon olarak adlandırılır. Dispersiyon, ışık buz kristallerinin içinden geçerken, kırmızı ışığın halenin iç kısmında; mavi ışığın ise dış kısmında yer almasına neden olur.

Çapı yaklaşık 30 μm’den büyük olan plaka şeklindeki hegzagonal buz kristalleri bu büyüklüğe ulaştıklarında yavaş ve yatay bir konumda düşme eğilimi gösterirler. Bu durumda her bir buz kristali küçük birer prizma gibi davranarak ışığın kırılmasına ve dağılmasına neden olurlar.

Eğer güneş ufka yakın bir konumda ise gözlemci ve buz kristalleri aynı yatay düzlemde bulunurlar. Böyle bir durumda gözlemci, güneşin her iki tarafında dışa doğru incelen, parlak renklerden oluşmuş bir ışık demeti görür. Bu optik oluşum parhelia (sundog) olarak adlandırılır. Parheliada güneşe yakın renk (en az bükülen) kırmızı; uzak olan renk ise (daha fazla bükülen) mavidir, (Şekil 8).

Parhelia, teğet yay ve hale güneş ışıklarının buz kristalleri tarafından kırılmaya uğratılmasıyla oluşur. Işıklı kolonlar ise güneş ışınlarının buz kristalleri tarafından yansıtılması sonucu oluşur.

Işıklı kolonlar gündoğumunda ve günbatımında güneşten yukarıya veya aşağıya doğru uzamış, düşey ışık demeti şeklinde sıklıkla gözlenen optik bir olaydır. Buraya kadar bahsedilen tüm optik olaylar sirüs tipi bulutların varlığında meydana gelirler.

Gökkuşağı: Gökkuşağı, gökyüzünün bir kısmında yağmur, diğer kısmında güneş varken görülen yaygın bir optik olaydır. Bu olay havaya püskürtülen spreylerde, su fıskiyelerinde ve çağlayanlarda sıklıkla görülür. Gökkuşağını görebilmek için, güneş arkamızda olacak şekilde yağışın olduğu tarafa bakmamız gerekir. Bunun aksine, akşam vakti gökkuşağını görebilmek için doğuya (yağışın olduğu tarafa) dönmemiz gerekir, batıda havanın açık olması, yağışın ardından havanın tamamen açacağını gösterir.

Güneş ışığı yağmur damlasının içine girdiğinde hızı yavaşlar ve mor en fazla, kırmızı en az olmak üzere kırılmaya uğrar. Bu ışığın önemli bir kısmının damlanın içinden tamamen geçmesine ve tarafımızdan görülmemesine rağmen, bir kısmı da (geliş yönüne göre) damlanın arka kısmına belli bir açıyla çarparak, damla içinde yansımaya uğrar. Bu tür bir yansımanın gerçekleştiği açı kritik açı olarak adlandırılır. Su için bu açı 48o’dir. Kritik açıdan daha büyük açılarda gelen güneş ışınlarının uğramış olduğu bu yansıma iç yansıma olarak gözlerimize ulaşır. Diğer taraftan her ışık ışını diğerlerinden farklı bükülür ve farklı bir açıyla da damlayı terkeder. Bu açı, gelen güneş ışınları ile kırmızı ışık arasında 42o, mor ışık durumunda ise 40o’dir. Dolayısı ile damlayı terkeden ışık bir uçta kırmızı, diğer uçta mor olmak üzere spektrumuna ayrılır. Her bir damladan tek bir renk görmemiz nedeniyle (Her bir damlanın ışığı kırması ve yansıtması sonucu gözlerimize ulaşan ışık, çok küçük de olsa farklı bir açıya sahiptir) birincil gökkuşağının parlak renklerinin oluşumu için oldukça çok sayıda yağmur damlasına gereksinim vardır.

Gökkuşağında kırmızı halkanın içte, mor halkanın ise dışta yer alşması gerektiği gibi yanlış bir sonuç çıkarılabilir. İki yağmur damlasını terkeden ışınları dikkate alalım. Aşağıdaki damladan gelen mor ışık gözlerimize ulaştığı zaman, aynı damladan gelen kırmızı ışık gözlerimizden daha aşağı bir seviyeye gelir. Gözlerimize gelen kırmızı ışık daha üstteki damladan gelir. Kırmızı ışığın daha üstte bulunan damladan, mor ışığın ise daha aşağıdaki damladan gelmesi nedeniyle birincil gökkuşağının renkleri, kırmızı üstte ve mor altta olmak üzere sıralanır. Birincil gökkuşağının yanında ikinci bir gökkuşağı da sıklıkla görülen bir durumdur. Bu ikinci gökkuşağı birincil gökkuşağının üzerinde yer alır ve renk dizilişi birinciye göre tersdir. Bu gökkuşağının renkleri birincil gökkuşağına göre daha solgundur ve ikincil (tali) gökkuşağı olarak adlandırılır. İkincil gökkuşağı, güneş ışığının belli bir açıda yağmur damlasına girmesi ve iki kez iç yansımaya uğraması sonucu oluşur. Her bir yansıma ışığın şiddetinin biraz daha azalmasına neden olur. Bunun sonucunda ikincil gökkuşağı birinciye göre daha solgun görünür. İkincil gökkuşağında renklerin ters dizilişinin nedeni Şekil 12’den kolaylıkla izah edilebilir.

Korona, Glori ve Heılıgenscheın: Küresel su damlacıklarından oluşmuş ince bulutların arkasında ayı çevreleyen ışıklı görünüm korona olarak adlandırılır. Korona güneşin etrafında da oluşur, ancak güneşin parlak ışıklarından dolayı farkedilmesi zordur. Korona, ışığın difraksiyonu sonucu oluşur. Difraksiyon, ışığın bir engelin etrafından geçerken bükülmesi şeklinde tanımlanır. Koronanın nasıl oluştuğunu bir örnekle açıklamaya çalışalım. Su dalgalarının küçük bir havuza bırakılan taşın etrafındaki davranışını dikkate alalım.Dalgalar taşın etrafında yayılırken, birinin çukuru diğerinin tepesi ile üst üste gelebilir. Bu durumuda dalgalar birbirlerini sönümlendirir, dolayısı ile bu kısımlarda su yüzeyi sakindir. Dalgaların bu türden girişimi sönümlendirici girişim olarak adlandırılır. Diğer taraftan iki dalga tepesinin üst üste binmesi durumunda daha büyük bir dalga meydana gelir, bu da şiddetlendirici girişim olarak adlandırılır. Işık küçük su damlacıklarının etrafından geçerken benzer olaylar meydana gelir. Işık ışınlarının şiddetlendirici girişiminde daha parlak ışık, sönümlendirici girişiminde ise ortam karanlıktır. Korona bazı durumlarda beyaz, bazı durumlarda ise renkli görünebilir.

Bulut damlacıkları üniform boyutta olduğu zaman korona renkli görünür. Difraksiyon nedeniyle olan bükülme ışığın dalga boyuna bağlı olduğu için, kısa dalga boylu ışık (mavi) koronanın iç kısmında, uzun dalga boylu ışık (kırmızı) ise dış kısmında yer alır. Yeni oluşmuş bulutlar (örneğin ince As ve Ac) korona oluşumu için en uygun bulutlardır.

Bulut damlacıklarının üniform olmaması durumunda koronanın görünüşü oldukça düzensizdir. Bulutun görünüşü pembe, mavi veya yeşilin pastel tonlarından oluşmuş renkli yamalar şeklindedir. Işığın difraksiyonu sonucu oluşan bu parlak görünüm sedeflenme olarak adlandırılır. Korona gibi glori’de difraksiyon olayının bir sonucudur. Bir uçağın, 50 μm’den daha küçük damlacıklardan oluşan bir bulut tabakasının üzerinde uçarken, uçağın gölgesinin etrafında oluşan renkli halkalar glori olarak adlandırılır. Sırtımız güneşe dönükken bir bulut ya da sis tabakasına baktığımızda, su damlalarının gölgesi etrafında parlak ışık halkaları görülebilir. Glori oluşumunda ışık Şekil 13’de görüldüğü gibi damlaya üst kısımdan girerek, önce kırılmaya daha sonra da damlanın (ışığın geliş yönüne göre) arka kısmı tarafından yansımaya uğratılır. Damlanın alt kımından çıkan ışık bir kez daha kırılmaya uğrar. Bununla birlikte ışığın gözlerimize ulaşması için, çok kısa bir mesafe boyunca yüzey dalgası şeklinde damlanın kenarından bükülmesi gerekir. Damlaların kenarlarından gelen ışığın difraksiyonu glori olarak görmüş olduğumuz ışık halkalarını meydana getirir. Çimenler üzerinde eğer çiğ oluşmuş ise güneşli sabah saatlerinde ilginç bir optik olayı gözlemek mümkündür. Sırtı güneşe dönük olan gözlemcinin başının gölgesi etrafında heiligenschein olarak adlandırılan ışıklı bir alan oluşur. Heiligenschein, hemen hemen küresel çiğ damlaları üzerine gelen güneş ışınlarının odaklanması ve gelen ışınlarla yaklaşık aynı doğrultuda tekrar yansıtılması sonucu meydana gelir.


1.4. Spektral Yansıtım

Cisimlerin Spektral Yansıtma Özellikleri

  1. Bitkilerin Spektral Yansıtması
  2. Zeminlerin Spektral Yansıtması
  3. Suyun Spektral Yansıtması
  4. Yüzey Cisimlerinin Spektral Işıması

Cisimlerin spektral özelliklerinin farklı olması, uzaktan algılamada ifade edilebilmelerinin temel nedeni olarak kendisini göstermiştir. Cisimlerin yansıtmadaki farklı davranışları spektral yansıtma eğrileri ile gösterilir. Her spektral bant,elektromanyetik spektrumun bir bölümünde duyarlıdır. Spektral yansıtma özellikleri belirli spektral bölgelerde açık bir şekilde farklılık gösteren cisimler bu bölgelere duyarlı uzaktan algılama görüntülerinde farklı gri renk tonu ve renklerde gözükürler. Bu bakımdan cisimlere ait spektral yansıtma özelliklerinin bilinmesi, spektral bant seçiminde önemli rol oynar.

1.4.1. Bitkilerin Spektral Yansıtması Bitkilerin spektrumun görünür, yakın kızılötesi ve orta kızılötesi bölgelerindeki yansıtımında büyük farklar vardır. Görünür dalga boylarında yaprakların pigmentasyonu hakim etmendir. Gelen enerjinin çoğu yutulur ve geri kalanı yansıtılır. Yaprakların iç strüktürü yakın kızıl ötesinin yansıtım derecesini kontrol eder ki burada gelen enerjinin yaklaşık yarısı yaprak tarafından yansıtılır, yaklaşık yarısı geçirilir ve çok azı da yutulur. Bitki örtüsünün toplam nem muhtevası, gelen enerjinin çoğu yapraktaki su tarafından yutulacak ve geri kalanı yansıtılacak şekilde orta kızıl ötesi yansıtımı kontrol eder. 0.98–1.20 μm dalga uzunlukları arasında çalışan algılayıcılarla hücre yapısında değişikliğe neden olan bitki hastalıklarını belirlemek mümkündür. Özet olarak, bitkilerin spektral yansıtması görünür bölgede klorofil pigmentlerinin yansıtma ve yutmasına, yakın kızılötesi bölgede hücre yapısına, orta kızılötesi bölgede ise nem içeriğine bağlıdır.


1.4.2. Zeminlerin Spektral Yansıtması

Zeminlerin spektral özelliği, yansımanın artan dalga uzunluğu ile artması şeklinde ortaya çıkmaktadır. Zemine ulaşan bir ışınım ya yutulur ya da yansıtılır. Ayrıca zeminlerin fiziksel ve kimyasal özelliklerinin farklı olmasından dolayı, yutma ve yansıtma özellikleri de farklıdır. Zeminlerin yansıtma özellikleri;

  1. Su muhtevası,
  2. Organik madde muhtevası,
  3. Doku ve yüzey pürüzlülüğü,
  4. Zemini oluşturan minerallerin miktarı gibi faktörlere bağlıdır.

Bir zemindeki su muhtevası, yansıtma özelliğini olumsuz olarak etkiler. Elektromanyetik spektrumun görünür, yakın ve orta kızılötesi (ısıl ve yansıtıcı) bölgelerinde çok nemli toprak buharlaşmayla soğuyacağından koyu renk tonunda görünürken, kuru toprak açık tonlu görünür. Spektrumun görünür bölgesinde koyu,ısıl bölgesinde ise açık tonlu görünen bir toprak alanı yüksek oranda organik madde içeren çok kuru bir toprağı belirtir. Toprağın dokusunda, tanecik boyutunun küçük olması yansıtımı artırır. Ayrıca yüzey pürüzlülüğünün azalması, yansımanın artmasına etki eden önemli bir etkendir.

1.4.3. Suyun Spektral Yansıtması

Suyun spektral duyarlılığı gelen ışınımın dalga boyuna bağlıdır. Su ışınımı yansıtır, soğurur, kırarak geçirir veya saçar. Işınım su yüzeyinden, su içindeki askıdaki maddelerden ve su tabanından yansıyabilir. Işınımın soğurulması ve geçirilmesi,su içindeki organik ve inorganik maddelere bağlıdır. Saçılma ise mavi dalga boylarında olduğu için derin ve temiz suların rengi mavidir. Berrak bir suyun geçirim özellikleri saf suyun geçirim özelliğine benzemesine rağmen, bulanıklık derecesinin artması suyun geçirgenliğini azaltır.

Bulanık su içerisinde askıda bulunan maddeler suyun spektral özelliğini etkilemektedir. Bulanık su, berrak sudan daha yüksek bir yansıtma özelliği gösterir. Su ile örtülü bir bölge üzerinde, bir uzaktan algılama sistemi tarafından kaydedilen elektromanyetik enerjinin bileşenleri:Bütün su kitleleri çok sığ olsalar da yakın ve orta kızılötesi dalga boylarında gelen ışınımın hemen hemen tümünü soğurur, çok azını yansıtır. Bu durum, görüntülerde çevrelerine göre çok koyu renk tonlarında beliren su alanlarının karalardan kolaylıkla ayırt edilebilmesini mümkün kılar.

1.4.4. Yüzey Cisimlerinin Spektral Işıması: Yüzey cisimleri bünyelerinde depo ettikleri enerjiyi, özelliklerine bağlı olarak farklı oranlarda öz ışınım şeklinde neşrederler. Yeryüzü ve güneşin ısı enerjilerinin algılandığı bölgelere kızılötesi pencereler adı verilir ve 3.0-4.0 μm, 4.4-5.0 μm ve 8.0–14.0 μm arasında ısıl algılayıcılarla algılama yapılır. Yeryüzü ışınımının %9’u 8.0–14.0 μm arasındaki kızılötesi pencereden uzaya ulaşır. Bu sayede ışık olmaksızın atmosferden yeryüzünü gözlemek, algılamak mümkün olur. Isıl (Termal) görüntülerde sıcak yüzeyler açık, kısmen daha soğuk yüzeyler koyu renk tonunda görülür. Yeryüzü ışınımının %9’u 8.0–14.0 μm arasındaki kızılötesi pencereden uzaya ulaşır. Bu sayede ışık olmaksızın atmosferden yeryüzünü gözlemek, algılamak mümkün olur. Isıl (Termal) görüntülerde sıcak yüzeyler açık, kısmen daha soğuk yüzeyler koyu renk tonunda görülür.

Referanslar:

  1. Uzaktan Algılamaya Giriş, Aksaray Üniversitesi, Harita Mühendisliği Ders Notları, Doç.Dr. S. Ekercin
  2. Ulusal Açık Ders Malzemeleri Konsorsiyumu
  3. http://www.fenbilimleri.org/bilim-adamlarinin-hayati/item/307-i%C5%9F%C4%B1%C4%9F%C4%B1n-madde-ile-etkile%C5%9Fimi-ve-yans%C4%B1ma.html
  4. Atmosfer Optiği, ITU, Prof.Dr. K.Koçak
  5. http://www.belgeler.com/blg/2b5a/uzaktan-algilama

Uzaktan algılamaya Giriş -2[değiştir]

2.1 Algılayıcı Sistemleri

2.1.1 Kullanılan enerjiye göre

Kullanılan enerjiye göre uzaktan algılama sistemleri iki sınıfa ayrılabilir: pasif ve aktif uzaktan algılama sitemleri.(1)
-Pasif uzaktan algılama sistemleri herhangi bir enerji üretmezler ve uzaktan algılama için güneş enerjisini kullanırlar.


-Aktif uzaktan algılama sistemleri ise kendi enerjilerini üretirler ve yansıttıkları enerjinin geriye dönüşünü toplayarak görüntü elde ederler.



2.1.2 Elektromanyetik spektrum çeşidine göre

En genel haliyle iki sınıfta toplanırlar: optik ve mikrodalga uzaktan algılama sistemleri.

-Optik sistemler yeryüzünden yansıtılan görünür ve kızılötesi dalga boyundaki ışınları toplarlar. Yeryüzünün bulutluluk durumu görüntünün kalitesini etkiler. Ayrıca kızılötesi termal uzaktan algılama yeryüzündeki ısı değişimini, orman yangınlarını ve volkanik faaliyetleri gözlemlemede etkilidir. (2) (3)
-Mikrodalga sistemler mikrodalga dalga boyundaki ışınları toplarlar. Görüntü alımı esnasında gece- gündüz , bulutlu-bulutsuz gibi değişik durumlardan etkilenmezler. Yani her durumda görüntü alınabilir. (2) (3)
2.1.3 Kullanılan araca göre

Uzaktan algılama sistemleri kullanılan araca göre üç sınıfa ayrılabilir: radar, uçak ve uydu kullanılarak uzaktan algılama.(2)

-Radar ile uzaktan algılamada radar radyo dalgaları yollar ve yeryüzünden yansıyan bu dalgaları tekrar toplar. Jeolojik yapıyı, toprak örtüsünü, tarım- bitki yayılışını gösteren haritaların yaratılmasında etkilidir.

-Uçak ile uzaktan algılamada uçağa yerleştirilen algılayıcılar vasıtasıyla görüntü alınır. Bu yöntem bazı avantaj ve dezavantajları beraberinde getirir. Örneğin yüksek çözünürlükte görüntü elde edilirken, algılayıcının taradığı alan küçüktür ve uçak kaldırma maliyetleri oldukça yüksektir.

-Uydu ile uzaktan algılama da Dünya çevresindeki uydular çeşitli dalga boylarındaki ışınları yakalayarak, işlerler ve görüntü oluştururlar. Ulusal güvenlikten deprem hasarlarının tespitine kadar bir çok alanda kullanılırlar.

2.2 Uzaktan Algılama Görüntüleri

Uzaktan algılamada görüntüler verideki spektral bant sayısına göre üçe ayrılırlar: pankromatik, multispektral ve hiperspektral görüntüler. Pankromatik görüntüler sadece bir band içerir ve genellik gri tonlarında ifade edilirler.

Multispektral görüntüler elektromanyetik spektrumdaki birden fazla bantta ölçen dijital sensörlerle elde edilirler. Örneğin; alıcıların bir bölümü görünür kırmızı yansıyan enerjiyi ölçerken, diğer bir grup yakın kırmızı ötesi enerjiyi ölçer. İki ayrı algılayıcı dizilimi aynı dalga boyunun değişik bölümlerindeki enerjiyi ölçebilirler. Bu çoklu yansıma değerleri; renkli görüntü yaratmak için birleştirilirler. Günümüzdeki, multi-spektral (çok bantlı) uzaktan algılama uyduları bir kerede 3 ila 7 değişik bant'taki yansımaları ölçebilirler. Hiperspektral görüntüler bir çok küçük bant aralıklarında yansıma ölçebilen spektral algılayıcılara verilen isimdir. Hiperspektral algılamanın amacı spektrumun çok küçük bölümlerindeki yansımaları ölçmek ve bunun yardımıyla yüzeyin gizli özelliklerini ortaya çıkarmak ve yüzey özellikleri arasındaki farklılığı ortaya koymaktır. Özellikle bitki örtüsündeki, topraktaki ve kayalardaki farklılıklar hiperspektral algılama vasıtasıyla kolaylıkla değerlendirilebilir.
2.3 Piksel ve raster format

Görüntüye ait verinin depolanmasında ve sayısal olarak ifade edilmesinde karşımıza iki önemli kavram çıkar.Bunlar piksel ve raster formattır.

Piksel bir görüntünün en küçük parçasıdır ve raster formatında bir matris üzerinde matrisin kolon ve satırlarını doldurur. Her pikselin bir yoğunluk değeri(intensity value) ve yeri (location) vardır. Bu değerler sayısal olarak her piksel için matris üzerinde işaretlenir. Görüntü bu sayede sayısal olarak ifade edilmiş ve depolanmış olur. (2)


Resim 7: Görüntünün sayısal olarak ifade edilmesi(2)

2.4 Çözünürlük Tipleri ve Deprem Hasar Tespitindeki Önemleri

2.4.1 Çözünürlük tipleri

Çözünürlük bir resim üzerindeki detay seviyesidir. Düşük çözünürlüğe sahip görüntülerde küçük nesnelerin detayı bulunmaz. Yüksel çözünürlüklü imajlar ise fotoğraf kalitesine yakın bir niteliğe sahiptir ve küçük nesneler de bu imajlarda görülebilir.

Dört tip çözünürlük vardır:

-Mekansal çözünürlük

-Spektral çözünürlük

-Radyometrik çözünürlük

-Zamansal çözünürlük
2.4.1.1 Mekansal çözünürlük

Mekansal çözünürlük geometrik olarak ayırt edilebilecek en küçük obje boyutunun ifadesidir.
2.4.1.2 Spektral çözünürlük

Spektral çözünürlük bir algılayıcının daha hassas dalga boyu aralığı tanımlama kabiliyetidir. Her bir dalga boyu aralığından alınan bilgi bantlarda saklanır. Verideki spektral band sayısı ve band genişlikleri temel alınır.
2.4.1.3 Radyometrik çözünürlük

Verinin parlaklık değerlerindeki ayrıntının ifadesidir. Bir resmin radyometrik çözünürlüğü ne kadar iyiyse yakalayabileceği parlaklık değerleri de o kadar yüksektir.

Bir görüntüye ait her bir hücrenin alabileceği rakam değerlerini kapsayan aralıktır.

1-bit>>> 2¹ =0,1

4-bit>>> 2 =0,........,15

8-bit>>> 2 =0,........,255
2.4.1.4 Zamansal çözünürlük

Bir sensörün aynı alanı ikinci kez görüntülemesi için geçen süredir. Görüntünün toplanma sıklığının ifadesidir. Örneğin görüntüyü bir uydu alıyorsa, uydunun kullanıma açıldığı tarih, yörünge vb. özellikler önem taşır.
2.4.2 Farklı çözünürlük tiplerinin deprem hasar tespitindeki önemleri

Yüksek çözünürlüklerin deprem hasar tespitinin doğru ve güvenilir yapılmasında büyük avantaj sağladığı bir gerçektir. Mekansal, spektral ve radyometrik çözünürlükler için yukarıdaki ifadeyle yetinilebilir. Ancak zamansal çözünürlük söz konusu olduğunda bu konunun üzerinde biraz daha durulmalıdır. Yukarıda da bahsedildiği gibi zamansal çözünürlük görüntüleyicinin veri alma periyodu ile ilgilidir. Depreme maruz kalmış bir bölgenin hasar düzeyini tespit ederken, deprem öncesi ve sonrası görüntüleri karşılaştırmak zorunda kalabiliriz. Bu durumda depremden çok uzun zaman önce alınmış bir önceki görüntü; deprem dışında hasar görmüş, yıkılmış, yeniden yapılmış yapılar içereceğinden sağlıklı bir değerlendirmeye izin vermez . Bu nedenle kullanılacak olan ilk görüntünün deprem sonrası alınan görüntüye mümkün olduğunca yakın bir tarihte alınması gerektiği söylenebilir.
KAYNAKLAR

(1) Uzaktan Algılamaya Giriş Ders Notları - Prof. Dr. Şebnem Düzgün , 2010

(2) Uzaktan Algılama Ders Notları - Yrd. Doç. Dr. Gülşen Taşkın , 2013

(3) http://www.eorc.jaxa.jp/en/hatoyama/experience/rm_kiso/mecha_sensortype_e.html

(4) http://www.kocaeli.edu.tr/universitemizden-haberler.php?Haber=102

(5) Uydu Görüntüleriyle Gölcük'te Marmara Depremi Sonrası Hasar Tespiti - TUBİTAK, MAM, YDBAE, Uzaktan Algılama Grubu ,?

Uzaktan algılamaya Giriş -3[değiştir]

Uydular ve özellikleri[değiştir]

Uygulama alanları (Afet içerikli)[değiştir]

Deprem hasar tespit uygulamaları (literatürden örnekler)[değiştir]

Görüntü Yorumlama Teknikleri -1[değiştir]

4.1. Görüntü Ön İşleme Teknikleri[değiştir]

Günümüzün gelişen teknolojisi, uzaktan algılama görüntülerinin ve verilerinin pek çoğunun sayısal olarak kaydını sağlamış, değerlendirme analizlerine ve bilgisayarlarla analize bağımlı hale getirmiştir. Klasik değerlendirme veya hedeflerin otomatik olarak sınıflandırılmasının daha iyi bir şekilde yapılabilmesi için; formatlama, veri düzeltme ve geliştirilmesi ve takip eden sayısal görüntü işleme adımları tümüyle bilgisayarlarca yapılabilmektedir.

Uydularla algılanan sayısal görüntüleri işlemek için veriler; kayıt edilirler ve bilgisayarda kullanılabilecek bir formatta diskte, CD’ lerde veya diğer ortamlarda depolanırlar, sonra da görüntü işleme yazılımları ile analiz edilirler.

Günümüzde kullanılan çok çeşitli görüntü işleme yazılımları vardır. Bu çalışmada kullanılan yazılımlar olan “ERDAS Imagine” ve “PCI Geomatica 9.0” yazılımları bunların en yaygın ve uygun olanlarındandır.

Bilgisayardaki görüntü, gerçek görüntünün iki boyutlu bir gösterimidir. Bu görüntüler analog veya dijital olabilir. Havadan çekilmiş fotoğraflar analog, uydulardan elektronik sensörler tarafından çekilmiş görüntüler ise dijitaldir.

Teknolojinin yardımıyla dijital görüntünün yorumlanması basitleşmiş ve dijital görüntülerin kullanımı analog görüntü kullanımına oranla çok daha yaygın hale gelmiştir.

Hücre değerini temsil eden ortalama yoğunluğunun tam sayı değerleri ile bölünmüş bir grup küçük hücreye Dijital Görüntü denir. Her bir piksel sahip olduğu dijital numarayla değer yoğunluğu ve sahip olduğu satır-sütün değerleriyle bir adresi temsil eder.

Piksel in yoğunluğu dijital bir numara olarak kaydedilmiştir. Depolama kapesitesi yettikçe birçok sayıda bit (binary digits) ile dijital sayı depolanır. Bitlerin sayısı görüntünün raymoterik çözünürlüğünü belirtir. Radyometrik kalibre edilmiş görüntüde, yoğunluğun gerçek değeri piksellerin dijital sayılarından çıkartılır.

Dijital datanın büyüklüğü multispektral data için büyük gelebilir çünkü birçok farklı dalga boyunda algılama yapılması gerekebilir. Pankromatik data tek bir banda sahiptir. Bu yüzden multispektral sensörden daha yüksek uzaysal çözünürlüğe sahiptir.

Görüntü analizinin uygun olarak yapılabilmesi için öncelikle görüntünün hazırlanması yani ön işleme teknikleri ile analiz edilebilecek hale getirilmesi gerekmektedir. Görüntü işlemenin ön işlemler evresi; ana verinin analizi ve bilgi çıkarılması için başlangıçta yapılacak işlemleri içermektedir.

Görüntünü ön işleme için kullanılan ana faaliyetler;

  • Kayıt (registration),
  • Atmosferik ve Geometrik Düzeltmeler,
  • Görüntü Zenginleştirme,
  • Görüntü Birleştirme (İmage Fusion) işlemleri olarak ifade edilen evrelerde gerçekleştirilmektedir.

4.2. Kayıt (Registration)[değiştir]

Kayıt (Registration); iki farklı görüntünün birbirleri ile tam olarak piksel piksel uygun hale getirilmesi, veya bir görüntünün, harita üzerindeki görünümü ile uygun hale getirilmesidir. • Görüntünün haritaya uyarlanması, digital görüntünün koordinatlarının haritadan alınan Yüzey Kontrol Noktaları (Ground Control Points) veya GPS noktaların kullanılmasıyla yapılır. • İki şeklin birbirine uyarlanması ise düzeltilecek görüntü ile referans görüntünün sütun ve satır veya koordinat sistemlerine uygun haline getirilmesi faaliyetidir.

Sensor sistemlerinden kaynaklanan geometrik bozulmalar veya yükseklik değişimleri, Yüzey Kontrol Noktaları (GCP) veya uygun matematiksel modeller kullanılarak düzeltilebilir.

Yüzey Kontrol Noktaları (GCP), dünya yüzeyindeki belirli lokasyonlardır. (Yol kesişmeleri vb.) Bu noktalardan kolayca tesbit edilip, harita üzerinde doğru bir şekilde işaretlenmeleri sağlanabilirler.

Görüntü analistleri, Yüzey Kontrol Noktalarına göre iki koordinat arasındaki farkı tesbit edip birleştirebilmelidirler. Bunlar; • Sütun (i) ve satır (j) ile özelleştirilen görüntü koordinatları, • Harita üzerindeki koordinatlar (coğrafi konumlama değerleri (x,y) değerleri gibi.). Bir çok yüzey kontrol noktasından alınan birleştirilmiş koordinat çiftleri (i, j ve x, y) geometrik transformasyon katsayılarının çıkarılabilmesi için modellenebilirler. Bu katsayılar geometrik düzenlemelerin yapılabilmesi için kullanılırlar.

4.3. Atmosferik ve Geometrik Düzeltmeler[değiştir]

Bu evre genel olarak “radyometrik düzeltme” ve/ veya “geometrik düzeltmeyi” kapsamaktadır. Radyometrik düzeltme; algılayıcının düzensiz algıladığı ve istenmeyenleri ayıklama veya atmosferik parazitleri azaltma işlemleridir. Böylece algılayıcı tarafından ölçülen “yansıyan” veya “yayılan” enerjinin doğru olarak temsil edilmesi sağlanır. Geometrik düzeltme ise, optik sistem veya diğer nedenlerle meydana gelen geometrik bozulmaları giderme, verinin gerçek dünya koordinat sistemine (mesela meridyen ve paralele) dönüştürme işlemlerini kapsar.

4.3.1. Görüntü Düzeltme

Kullanıcının gereksinimlerine göre bazı standart düzeltme süreçleri son kullanıcıya iletilmek üzere uygulanmalıdır.

4.3.1.1. Radyometrik Düzeltme

Hedeften gelen elektromanyetik enerji, hedefe sensörden daha yakın bir mesafeden ölçülen enerjiyle aynı miktarda değildir. Bunun nedeni, güneşin konumu, sis, aerosoller veya sensörün kendisi olabilir ve bunlar algılanan görüntüye etki eder. Görüntüdeki bu tür bozukluklar radyometrik düzeltme ile üç aşamada uzaklaştırılır.


Sensörün Duyarlılığı İçin Düzeltme:

Sensöre ışığı toplayan merceklerin köşelerindeki alanlar odağa oranla daha az ışık toplarlar ve daha karanlık olacaklardır. Buna “gölgeleme” denir.

Bunun düzeltilmesi için uygulanan çarpan, V,

V=cosnθ

ile tanımlanır. Burada; V : Gölgeleme çarpanı, θ : Pikselin optik eksenle yaptığı açı, n : Mercek karekteristiklerine bağlı indis olup genellikle 4 alınır.

Elektro-optik sensörlerde, radyasyon ve sensör çıkış sinyali arasındaki ölçülen kalibrasyon verileri bu radyometrik düzeltme için de kullanılabilir.


Güneş Etkisi ve Topoğrafi için Düzeltme:

Güneş ışınları, yüzey üzerinden etkili bir şekilde yansırsa görüntüde daha parlak alanlar oluşur. Bunlara güneş lekesi ve gölgeleme etkileri denir ve bunlar bazen Fourier analizi sonucunda daha düşük frekanslı bileşen çıkartacak şekilde giderilebilir. Topoğrafik yapı nedeniyle oluşan gölge etkisi, güneş ışınlarının yönü ile yüzeyin normali arasındaki açı kullanılarak da düzeltilebilir.


4.3.1.2. Atmosferik Düzeltme: Yeryüzü, doğrudan güneş ışınlarının yanında, atmosferden dağılmış olarak gelen ışığa da maruz kalmaktadır. Sensör, hedef tarafından yansıtılan veya yayılan radyasyonun yanında hedeften ve atmosferden saçılan radyasyonu da algılayacaktır.


4.3.2. Geometrik Düzeltme Orjinal uydu görüntüleri, sistematik veya sistematik olmayan geometrik bozulmaları içerdiğinden harita amaçlı kullanılmazlar.

Bu bozulmaların nedeni yükseklikteki, konumdaki ve algılayıcı platformun hızındaki değişimlerden, yeryüzü eğriliği ve atmosferik kırılma gibi birçok etkendir. Geometrik düzeltmenin amacı, belirtilen nedenlerle oluşan bozulmaları gidermek, düzeltilmiş sayısal görüntünün harita olarak kullanılabilmesini sağlamaktır. Geometrik düzeltme, 3 boyutlu gerçek koordinat sisteminden 2 boyutlu görüntü koordinat sistemine dönüşümü gerektirir.

Genel olarak geometrik düzeltme, görüntü uzayı ile coğrafik koordinat uzayı arasındaki bir dönüşümdür Koordinat uzayında aynı pikselde iki nokta, görüntü uzayında iki farklı pikselde olabilir(veya tersi). . Geometrik düzeltme veya görüntü düzeltmesi, görüntüden görüntüye regresyon, görüntüden haritaya regresyonun anlamları şu şekilde açıklanabilir:

  1. Geometrik düzeltme ve görüntü düzeltmesi görüntüleme geometrisini düzenler.
  2. Görüntüden görüntüye regresyon bir görüntü koordinat sisteminden başka bir görüntü koordinat sistemine tahvil edilmesi için kullanılır.
  3. Görüntüden haritaya regresyon ise görüntü koordinat sisteminden özel bir projeksiyondaki harita koordinat sistemine dönüştürülmesi için kullanılır.

Yersel konumlandırma transformasyon gerektirdiğinden 1. ve 3. ifadeleri içermektedir.

4.4. Görüntü Zenginleştirme[değiştir]

Görüntüyü zenginleştirme; klasik değerlendirme ve analize yardım amaçlı olarak görüntünün göze görünüşünün daha iyi hale getirilmesine yönelik işlemleri kapsar. Görüntünün dönüştürülmesi işlemleri; görüntüyü zenginleştirmeye benzemektedir. Görüntü elemanları üzerinde çıkarma, ekleme, çarpma, bölme ve diğer aritmetik işlemler uygulanması sonucunda, orijinal bantlar çok daha iyi görünüş veren veya istenen bazı özelliklerin ön plana çıktığı yeni bir görüntüye dönüşür.

Sayısal görüntü işlemenin avantajı görüntünün sayısal piksel değerlerinin bizim tarafımızdan değiştirilmesine olanak tanımasıdır. Görüntüde, aydınlanma, atmosfer etkisi ve algılayıcı karakteristiği nedeniyle oluşan hataları gidermek için radyometrik düzeltmeler kullanılsa bile görüntü hala istediğimiz görsel netliğe ulaşamayabilir. Görüntü zenginleştirme, bir görüntünün belli bir uygulama için daha kolay yorumlanabilir hale getirilmesi çalışmasıdır.

4.4.1. Spektral Zenginleştirme:

Genellikle ham görüntü var olan sayısal değer yelpazesinin küçük bir bölümünü (8-bit veya 256 seviye) içerir. Kontrast zenginleştirmede, hedeflerle arka alan arasındaki kontrastın artırılmasıyla orijinal değerler değiştirilerek yelpazenin daha geniş bölümünün kullanılması sağlanır.

Kontrast artırmayı anlayabilmek için görüntü histogramını bilmek gerekir.

Histogram; görüntünün içerdiği parlaklık değerlerinin grafik gösterimidir (şekil 2.25). Parlaklık değerleri (0 – 255) X ekseninde, bu değerlerin oluştuğu frekanslar Y ekseninde gösterilir.

Görüntünün histogramda grafik olarak gösterilen sayısal değerlerini değiştirerek birçok zenginleştirme uygulayabiliriz. Bunlardan bazıları şöyledir;

Lineer Kontrast Yayma, tek başına çok etkin ve çok kullanılan basit bir zenginleştirme metodudur. Görüntüde ortaya çıkan en düşük ile en yüksek parlaklık değerini daha geniş bir bölgeye 0 – 255 arasına lineer olarak yaymak için, görüntüdeki alt ve üst sınır parlaklık değerleri seçildikten sonra, alt sınır 0 (siyah) üst sınır 255 (beyaz) parlaklık değerine eşit alınarak, görüntüde ara değerler bu sınırlar arasına yayılır.

Lineer Olmayan Kontrast Yayma, bir görüntüde her bölgeye aynı kontrastın uygulandığı yöntemdir. Lineer olmayan zenginleştirme, bazı bölgelerdeki kontrastı azaltırken diğer bir bölgedeki kontrast artabilir. Bu yöntemlerde orijinal görüntüdeki parlaklık değerlerinin en fazla yayılım gösterdiği bölge, daha az yer alan parlaklık değerlerine göre daha geniş bir bölgeye yayılır. Daha az oranda ortaya çıkan açık ve koyu renk tonları bastırılır ve bu kısımlarda detay kaybı olur.

Gauss Dağılımına Göre Kontrast Yayma, parlaklık değeri dağılımına Gauss Dağılımı`nın uygulanmasıdır. Burada yayılım lineer olmayıp, orijinal görüntünün histogramı 0 – 255 parlaklık değerleri arasında normal dağılım eğrisi (Gauss Eğrisi) ile çakıştırılır. Bu şekildeki bir kontrast yayılmasında açık ve koyu renk tonu bölgelerinde, diğer yöntemlere göre daha iyi bir kontrast dağılımı elde edilmektedir. Buna karşılık, orta – gri renk tonunun yer aldığı orta bölgelerde kontrast diğer iki yönteme göre daha az kalmaktadır.

Histogram Eşitleme yönteminde orijinal görüntünün histogramının belirli bir biçimde olması istenir. En çok istenen çıktı histogramı, eşit dağılımlı ya da düz histogramdır. Her parlaklık seviyesine eşit sayıda piksel düşecek şekilde değiştirilmiş histograma düz histogram denir. Histogram eşitleme işlemi sonucunda histograma ait tepe noktaları bölgesinde kontrast artırılmış olur. En fazla bilginin düz histogramlı bir görüntüde olduğu söylenebilir. Böyle görüntülerde her parlaklıkta noktalar bulunduğundan genellikle göze kaliteli görünür.

4.4.2. Uzaysal Zenginleştirme

Uzaysal filtreler, görüntüdeki belirli özellikleri uzaysal frekanslarına göre belirginleştirmek veya bastırmak için dizayn edilmiştir. Uzaysal frekans, görüntünün içerdiği bölgenin yapısına bağlıdır. Pürüzlü alanların (küçük alanda tonlardaki değişimlerin ani olduğu bölgeler) yüksek uzaysal frekansları varken, yumuşak alanlar (geniş alanda tonlardaki değişimlerin az olduğu bölgeler) alçak uzaysal frekansa sahiptir.


Filtreleme işlemi, görüntüdeki her piksel üzerinde birkaç pikselden oluşan pencereyi hareket ettirmektir. Bu işlem sırasında pencere altında kalan piksel değerlerini kullanarak matematiksel hesaplama yapılır ve orta piksele yeni değer atanır. Hesaplama şekilleri ve pencerenin içerdiği piksel değerleri değiştirilerek farklı şekillerde filtreleme yapılabilir.

Alçak geçiren filtre ile süzme, benzer tonlara sahip büyük ve homojen alanları vurgular, görüntüdeki küçük ayrıntıları azaltır. Bu nedenle alçak geçiren süzgeç görüntüyü yumuşatır.

Yüksek geçiren filtre ile süzme, az parazitli veya parazitsiz görüntülere uygulandığında algılayıcı sistemin çözebilirlik sınırında veya altında kalan küçük cisimleri ayırt edilebilir hale getirir. Burada görüntü düzleştirilmez, bastırılmaz, tam tersine aşırı derecede kontrast artırılır. Örneğin, yüksek geçirgen filtre önce görüntüyü alçak geçiren filtre ile süzer, sonuçları orijinalden çıkarır ve geride sadece yüksek uzay frekans bilgilerini bırakır.

4.5.Görüntü Birleştirme Teknikleri (image fusion)[değiştir]

Uzaktan algılamada görüntü birleştirme, yeryüzünde belirli bir coğrafik alanın, bir nesnenin algılanmış yüksek spektral çözünürlüklü ve yüksek mekansal çözünürlüklü görüntülerini uygun bir şekilde bir araya getirerek yüksek spektral ve mekansal çözünürlüğün birlikte sağlandığı sonuç görüntüsü elde edilmesi tekniğidir.

Bu kavram aynı zamanda çok bantlı/çok algılayıcılı birleştirme, çözünürlük birleştirme, Pan+MS, multispektral/uydu görüntü füzyonu, alçak çözünürlüklü görüntünün keskinleştirilmesi, pankromatik keskinleştirme (pansharpening) isimleriyle de literatürde geçmektedir. Görüntü Birleştirme Teknikleri aşağıda açıklanmıştır:

4.5.1. Görüntü Birleştirme Modeli:

Veri birleştirme, farklı kaynaklardan toplanan veri ve bilgilerin kullanılması sonucunda iyileştirilmiş/geliştirilmiş bilgiye ulaşmayı sağlayan bir işlemdir.Genderen ve Pohl (1994), bu genel kavram üzerinden görüntü birleştirmenin tanımını “Görüntü birleştirme, iki veya daha fazla farklı görüntünün belirli bir algoritma kullanılarak yeni bir görüntü oluşturmak üzere bir araya gelmesinden oluşan kombinasyondur” olarak yapmıştır.

Bu tanım dahilinde uzaktan algılamada görüntü birleştirme veya pankromatik keskinleştirme (pankeskinleştirme) , yüksek mekansal çözünürlüklü Pan görüntülerin kullanılarak, MS görüntülerin mekansal çözünürlüğünün iyileştirilmesi konusuyla ilgilenmektedir. Dolayısıyla pankeskinleştirme çalışması, yüksek mekansal çözünürlüklü görüntündeki mekansal detayların çıkarılarak, bu detayların mekansal çözünürlüğü düşük olan görüntü ye eklenmesi şeklinde modellenebilir

Pankeskinleştirme işlemi dört ana basamaktan oluşmaktadır :

  • MS görüntüsünün Pan görüntüye eşçakıştırılması (co-registration);
  • MS görüntünün ölçeğinin büyütülmesi;
  • Pan görüntüden mekansal bilginin çıkartılması;
  • Çıkartılan mekansal bilginin MS görüntüye eklenmesi.


SPOT, ETM+, IKONOS, OrbView, QuickBird vb. bir çok uydunun algılayıcısıyla multispektral bandlar ve bu MS bandlara eşçakıştırılmış pankromatik band algılaması aynı zaman diliminde eşzamanlı olarak gerçekleştirilir.

4.5.2. Pankromatik ve Multispektral Görüntülerin Birleştirilmesi:

Pankeskinleştirme modelinde, ölçeği büyütülmüş MS görüntü ile Pan görüntüden çıkartılmış mekansal bilgiler bir ağırlık katsayısı ile çarpılarak, birleştirilmiş MS görüntüsü elde edilir. Genel olarak metod sınıflandırması şu şekildedir :

  • Modülasyon bazlı yöntemler;
  • Bileşen değişim (BD) bazlı yöntemler;
  • Çoklu çözünürlük analizi (ÇÇA) bazlı yöntemler;
  • Karma yöntemler

4.5.2.1. Modülasyon Bazlı Yöntemler:

Bu yöntemde öncelikli olarak MS görüntü bandlarının ağırlıklandırılmış doğrusal kombinasyonlarından yararlanılarak bir ara görüntü hazırlanır ve her piksel için Pan görüntünün bu ara görüntüye oranı hesaplanır ve sonrasında bu oran ile ölçeği yükseltilmiş MS görüntünün her bir bandı ile çarpılarak birleştirilmiş görüntü elde edilir. Brovey dönüşümü en çok uygulanan modülasyon yöntemidir.

  • Brovey dönüşümü:

Renklilik dönüşümünden alıntı bir yöntem olup, Pan görüntünün mekansal detaylarını modüle etmek için parlaklık modulasyon oranını kullanmaktadır.

4.5.2.2. Bileşen Değişim Bazlı Yöntemler:

Pan görüntüsünden yüksek frekans detaylarını çıkaracak şekilde süzgeçleme işlemlerini gerçekleştirmeyen yapılar, bileşen değişim yöntemleri olarak ifade edilir. Örnek olarak verilebilecek yöntemler; Temel bileşen analizi (PCA), parlaklık -renk özü-doygunluk (IHS) ve Gram-Schmidt dönüşümü (GST) şeklindedir.

  • PCA Dönüşümü: Temel bileşen analizi (PCA), belirli bir veri kümesinin ortogonal düzleme matematiksel izdüşümünü sağlayan bir yöntemdir.
  • IHS Dönüşümü: IHS (Parlaklık -Renk özü – Doygunluk) dönüşümü işlemsel karmaşıklığının düşük olmasından ötürü popüler bir füzyon yöntemidir.
  • GST Dönüşümü: Gram-Schmidt dönüşümü (GST) ile görüntü birleştirme, 4 Ocak 2000 tarihinde Craig A. Laben ve Bernard V. Brower tarafından ABD’de patent almış ve çeşitli uzaktan algılama programlarında kullanılan bir yöntemdir.

4.5.2.3. Çoklu Çözünürlük Analizi Bazlı Yöntemler:

Bu kategoride yer alan yöntemler ilk iki bölümden farklı olarak yüksek çözünürlüklü Pan görüntüden alınan mekansal bilgilerin ağırlıklandırma şeklinde MS görüntüye eklenmesinden ziyade, gerçekleştirilen işlemler frekans veya ölçek bölgesinde gerçekleşmektedir. Yumuşatma Süzgeçi Bazlı Parlaklık Modülasyonu (SFIM), Yüksek Frekans Modülasyonu (HFM) ve Dalgacık Dönüşümü (Wavelet) Bazlı birleştirme yöntemleri bu konuda örnek olarak verilebilir.

  • Yumuşatma Süzgeçi Bazlı Parlaklık Modülasyonu (SFIM): Yumuşatma süzgeci bazlı parlaklık modülasyonu yani SFIM, parlaklık modülasyon oranını kullanarak Pan görüntüdeki mekansal detayların MS görüntüye module edilmesidir.
  • Yüksek Frekans Modülasyonu (HFM): Yüksek frekans modülasyonu (HFM) yönteminde, yüksek mekansal çözünürlüklü Pan görüntüsü MS görüntünün her bir bandıyla çarpılarak alçak geçiren süzgeçten geçmiş Pan görüntüyle normalize edilir.
  • Dalgacık Dönüşümü (Wavelet): Ayrık Dalgacık Dönüşümü (Discrete Wavelet Transform), 1980’lerin sonlarına doğru Stéphene Mallat’ın yapmış olduğu araştırmalarla birlikte çeşitli disiplinlerde yaygınlık kazanmış, sinyalişlemede sıkıştırma, hedef tanıma gibi çeşitli analizlerde kullanılan bir yöntemdir. Dalgacık dönüşümü, yerel değişimleri olan verileri etkin bir şekilde ifade edebilmektedir.

4.5.2.4. Karma Yöntemler:

2004 yılından itibaren bileşen değişim ve dalgacık dönüşümü yöntemini birleştirme konusunda araştırmalar gerçekleştirmiş olup, yapılan akademik çalışmalarda PCA ve IHS yöntemini dalgacık analizi ile birleştirerek sonuç görüntüleri elde etmişlerdir

4.5.3. Birleştirme Kalite Değerlendirme Yöntemleri:

Birleştirme işlemlerinin uygulanması sonucunda elde edilen görüntülerin kalitesinin, belli bir yönteme bağlı olarak belirlenmesi, uygulanan modellerin karşılaştırılması açısından önem arzetmektedir. Bu konuda standart olarak kabul görmüş yöntemler aşağıda ifade edildiği şekildedir.

  • SAM: Spectral Angle Mapper (Spektral Açı Eşleştiricisi) yöntemi ile birleştirilmiş görüntü ve referans görüntü bandları spektral vektörleri arasındaki açı hesaplanarak spectral bozulma tespit edilir. İdeal değeri sıfır olan bu yöntem için hesaplama sonucu ne kadar büyük çıkarsa birleştirilmiş görüntünün spektral kalitesi o kadar düşük olur.
  • RSME: Root Mean Square Error (Karesel Ortalama Hata), her bir bandın referans görüntüsü ile birleştirilmiş görüntüsü arasındaki ortalama farktır.
  • RASE: Ranchin (1999), RMSE denklemi üzerinden bir geliştirme yaparak Relative Average Spectral Error (Göreceli Ortalama Spektral Hata) ifadesini tanımlamıştır.
  • ERGAS: Wald (2002), RASE denklemi ne Pan/MS görüntü çözünürlük oranlarını ve paydaya beklenen değerin kendisi yerine karesini ekleyerek ERGAS (Erreu Relative Globale Adimensionelle de Synthèse – Göreceli Boyutsuz Global Sentez Hatası) denklemini geliştirmiştir.

Referanslar:

  1. Fundamentals of Remote Sensing, Canada Centre for Remote Sensing,
  2. Remote Sensing & Image Analysis, University of California at Berkeley,
  3. Image Fusion & Pansharpening Technique, ITU, Ders Notları, Prof. Dr. Gonca COŞKUN (2009),
  4. Uzaktan Algılamaya Giriş, ITU, Ders Notları, Prof. Dr. Gonca COŞKUN,
  5. Data Interpretation Techniques, ITU, Deprem Zararlarının Azaltılması Ders Notları, Doç. Dr. Gülşen Taşkın KAYA,
  6. Uzaktan Algılamada Görüntü Birleştirme Algoritmaların Karşılaştırılması, ITU Yüksek Lisans Tezi, Alper AKOĞUZ, (2013).

Görüntü yorumlama Teknikleri -2[değiştir]

Çoklu zamansal yaklaşımlar ile değişim analizi[değiştir]

Processing of multi-temporal images and change detection has been an active research field in remote sensing for decades. Although plenty successful application cases have been reported on the monitoring and detecting environmental change, there are enormous challenges on applying multi-temporal imagery to derive timely information on the earth’s environment and human activities. In recent years, a great progress has been observed to overcome technological obstacles by the development of new platforms and sensors. The wider availability of large archives of historical images also makes long-term change detection and modelling possible. Such a development stimulates further investigation in developing more advanced image processing methods and new approaches in handling image data in the time dimension. Over the past years, researchers have put forward large numbers of change detection techniques of remote sensing image and summarized or classified them from different viewpoints (e.g. Singh, 1989; Lu et al., 2004). It has been generally agreed that change detection is a complicated and integrated process. No existing approach is optimal and applicable to all cases. Furthermore, at present the degree of automation is low to prevent real-time applications. The previous reviews have assorted the detection approaches and drawn many useful conclusions (Mouat et al., 1993; Coppin and Bauer, 1996; Richard et al., 2005).

Nasıl yapılır?[değiştir]

Yöntemler[değiştir]

Örnek uygulamalar[değiştir]

Örnek olarak makale üzerinden gidersek, Kocaeli depremiyle ilgili olarak bu yöntem kullanılmştır. 1)POST-EARTHQUAKE DAMAGE ASSESSMENT USING SATELLITE AND AIRBORNE DATA IN THE CASE OF THE 1999 KOCAELI EARTHQUAKE, TURKEY In this research two different types of remote sensing data were used to detect damaged areas: moderate resolution satellite imagery and aerial video imagery. For regional assessment of damage, pre- and post-earthquake (15 July and 20 August 1999, respectively) SPOT 4 HRVIR panchromatic and multispectral images were used.

Pre-earthquake Spot imagery Post-earthquake Spot imagery Integration with vector data Comparison with ground truth Vector data Damage information Band substitution Image differencing RGB to IHS transformation Relative radiometric Geometric correction Exclusion areas Topographic map

Görüntü Yorumlama Teknikleri[değiştir]

Uzaktan Algılama teknolojisi konuları içerisinde afetlere ilişkin olarak tekli zamansal yaklaşım ve çoklu zamansal yaklaşım (monotemporal and multitemporal approaches) olarak iki türlü zamansal yaklaşım vardır.

Tekli zamansal yaklaşımlar ile deprem hasar tespiti[değiştir]

Uzaktan algılama özellikle deprem, sel, heyelan, tsunami ve volkan patlaması gibi fiziksel ortamda zarar meydana getiren durumların sebep olduğu afetler sonrasında meydana gelen hasarın tespit edilebilmesi için kullanılabilecek bir teknik olarak gelişen teknoloji ile daha da yaygın olarak değerlendirilebilir duruma gelmektedir. Özellikle meydana gelen hasar büyük çapta olduğunda hızlı bir hasar tespiti ile müdahalenin doğru şekilde yönlendirilebilmesinde uzaktan algılama hayati bir önem arz etmektedir.

Bilgi için: (27 Mart 2013 tarihli çok yeni bir kaynak)

http://aulavirtual.ig.conae.gov.ar/moodle/pluginfile.php/513/mod_page/content/47/PostEarthquake.pdf

Doku Tabanlı Sınıflandırma[değiştir]

Doku bilgilerinin deprem hasarının belirlenmesindeki önemi[değiştir]

Piksel tabanlı çalışmalarda pikselin tonuna bağlı veriler ortaya konur. Bu sebeple spektral sınıflandırmada kullanılır. Beklenmedik bazı durumlar verilerin yanlış sonuçlar vermesiyle kötüleşir. Bu durumu ortadan kaldırmak için nesne tabanlı görüntü çalışmaları kullanılır. Spektral değerler; şekil ve doku gibi özelliklerle verinin skalasını genişleterek mantığa dayalı bir durum sağlar. Skalada oluşan sınıflar bibirleriyle ilişkilendirilir. Deprem hasarı tespitinde kontrasttan faydalanma, çoklu çözünürlüklü segmentasyonlar ve de ağırlıklar kullanılarak analiz yapılır. Diğer sınıflar ile karışmaması için sayısal görüntü işleme teknikleri ve farklı yöntemler kullanılarak yardımcı veri setleri oluşturulmalıdır. Ayrıca alan, yoğunluk ve de parlaklık değerleri de analiz edilmelidir. Bina ve yeşil alanlar bulanık mantık kullanılarak ayrılmalıdır.

Doku bilgilerinin elde edilmesi ve sınıflandırmada kullanılması[değiştir]

Doku bilgilerinin elde edilmesi için farklı uygulamalar bulunmaktadır. Aynı platform üzerine yerleştirilen LiDAR (Light Detection And Ranging), sayısal kamera ve GPS (GlobalPositioning System)/IMU (Inertial Measurement Unit)’dan oluşan çoklu algılama sistemleri ile kentsel alanlardaki bina, yeşil alan gibi objelerin otomatik çıkarımı gerçekleştirilmektedir (Uzar ve Yastıklı, 2011). Fakat bu uygulamalarda güncellenmesi gereken bilgi gereksinimi doğmaktadır. Hava fotoğrafları (Ameri, 2000), çok bantlı görüntüler (Haala ve Brenner, 1999), lazer nokta bulutu (Sithole, 2005; Elberink, 2010), uydu görüntüleri ve lazer verilerinin füzyonu (Rottensteiner vd., 2007; Peng vd., 2005) gibi farklı kombinasyonlardaki veriler kullanılarak bu sorunun çözümü araştırılmıştır. Özellikle hava fotoğraflarında karşılaşılan sorunlardan biri çekim anında alanın net bir şekilde alınamaması ya da kentin planlaşmadan dolayı ayrışmada oluşturacağı sıkıntıdır. Sınıflandırma işleminde iki aşama söz konusudur. Tanımlanacak nesnenin yapısı ve sınıf sayısı için bir öncül değer belirlenir. İkinci aşamada, piksellere özellikleri doğrultusunda sayısal değer verilir. Uzaktan algılamada sınıflandırma, genel olarak nesnelerin farklı spektral yansımalarına dayandırılır. Her piksel için değişik bantlardaki değerler esas alınarak, belirlenen bir matematiksel işlem sonucu o pikselin ait olduğu sınıf bulunur. Piksel tanımlama eğitimli ya da eğitimsiz sınıflandırma olarak iki ayrı sınıfta incelenir.

En iyi doku bilgilerinin elde edilmesi[değiştir]

Eğitimli sınıflandırma barındırdığı veri itibariyle eğitimsiz sınıflandırmaya göre daha çok bilgi içerir. Sınıflandırılmış verilerin eğitim alanları bulunuyorsa; paralel kenar yöntemi, en az uzaklık yöntemi ve yüksek olasılık yöntemi kullanılarak doku bilgileri sağlıklı bir şekilde değerlendirilir.


REFERANSLAR;

1. UZAKTAN ALGILANMIŞ GÖRÜNTÜLERDE SINIFLANDIRMA VE ANALİZ , Eminnur AYHAN, Fevzi KARSLI, Esra TUNÇ


2. LiDAR VE HAVA FOTOĞRAFLARININ FÜZYONU İLE OTOMATİK BİNA ÇIKARIMI Melis Uzar, Naci Yastıklı


3. DOKU TİPİ İMGELERİN SINIFLANDIRILMASI İÇİN BİR UYARLAMALI ENTROPİ TABANLI DALGACIK-YAPAY SİNİR AĞI SİSTEMİ, Engin AVCI

Doğruluk Analizi[değiştir]

Hata matrislerinin elde edilmesi[değiştir]

Doğruluk kriterleri (kullanıcı ve üretici doğruluk değerleri, kappa değeri)[değiştir]

Yersel veriler ile deprem hasarının belirlenmesi[değiştir]

Literatür örnekleri[değiştir]

Deprem hasarının uzaktan algılama görüntüleri ile elde edilmesi[değiştir]

Yüksek ve düşük çözünürlüklü veri uygulamaları[değiştir]

Uygulanan Yöntemler[değiştir]

Karşılaştırmalar[değiştir]

Literatürdeki Uygulama ve Örnekler[değiştir]

Karşılaşılabilecek zorluklar[değiştir]

Makale inceleme(Remote Sensing and Earthquakes. A Review A. A. Tronin)[değiştir]

1.Giriş[değiştir]

Deprem araştırmaları konusunda uydular ilk görüntülerini aktardıklarından beri, uydu görüntülerinin incelenmesi uzaktan algılamada kullanılan bir yöntemdir.İlk olarak uydu görüntüleri kullanılarak jeolojik ve jeomorfolojik araştırmalar yapıldı.Daha sonraları uydu görüntülerinin incelenmesi metodu kullanılarak fay hatlarının tespit edilmesi ve deprem haritalarının oluşturulması mümkün oldu(Trifonov, 1984).Uydu görüntülerinin kullanılması metodu, bize zaman serisi analizi yapılırken önemli bir sınırlama yapabilme imkanı sunmaktadır.Fakat bu yöntem deprem öncesi ve sonrası kısa dönemde değerlendirme imkânısağlamamaktadır. Bu yüzden daha sonraları uydu teknolojilerinin gelişmesi, jeofizik teknolojilerinin gelişmesi ile bağdaştırılmıştır. Uydu teknolojileri açısından elektromanyetik metot da uzun zamandır kullanılan bir teknolojidir [Gokhberg et al, 1982,Molchanov, Hayakawa, Miyaki, 2001]. Birçok gözlem göstermektedir ki iyonosferdeki değişim, sismik aktivite ile bağlantılıdır.Fakat bu araştırmaların içerikleri bu makalede inceleyeceğimiz konuların dışındadır. Biz burada sadece uzaktan algılama metotlarına yoğunlaşacağız. Uzaktan algılama uygulamaları üzerine yürütülen çalışmalar bize deprem sonrası değişmekte olan bazı değerleri göstermiştir; Yapısal deformasyon , yüzeyin ısınması ve nem,havadaki nem oranı, gaz ve aerosol içerik bu olaylardan bazılarıdır. Hem yatay hem de dikey deformasyonlar depremsonrası 10 cmlik ve 10 metrelik ölçeklidir. Bazı deformasyonlar “Yapay Açıklıklı Radar İnformetrisi” (inSAR) tekniği ile kaydedilir.Deprem öncesi deformasyonlar oldukça küçük cm ile gösterilir. Günümüzde bazı deformasyon haritaları deprem sonrası uydudan gelen verileri kullanarak elde edilir. Gelişenteknoji ortaya koymaktadır ki gelecekteki hassas SAR sistemleri,orta uzamsal çözünürlük ve GPS teknolojisi ile kombinasyonlu olacaktır.Bir çok gözlem, deprem öncesi yüzey ve yüzeye yakın bölgelerde yer kabuğunda 3-5 C lik bir sıcaklık artışı olduğunu göstermektedir.Modern kızılötesi uydu sistemleri sıcaklıktaki anormal (anomani) değişiklikleri kaydederler. Deprem öncesi tahmin metotları da bu kızılötesi algılama yöntemleri kullanılarak geliştirilmektedir.İyi bilindiği üzere deprem öncesi gaz ve aerosol içerik yer değiştirmektedir.Uydu teknolojileri atmosferdeki bazı gazların yer değiştirmesinin izlenmesinde yardımcı olabilir;O3, CH4, CO2, CO, H2S, SO2, HCl ve aerosol. Fakat uzamsal çözünürlük ve modern sistemlerin duyarlılığı bu iş için hala düşüktür.Bununla ilgili olarak ilk umut verici sonuçlar ,ozon, aerosol ve hava nemi için elde edilmiştir.

2.InSAR[değiştir]

Yapay Açıklıklı Radar İnformetrisi (inSAR) yeryüzü topografyasının ve deformasyonunun belirlenmesi için yeni bir jeodezik tekniktir ve yersel ölçümlere ihtiyaç duymaz.Yapısal açıklıklı radar ( SAR) elektromanyetik spektrumun mikrodalga bölgesinde çalışan aktif bir uzaktan algılama sistemidir.Bu sistem elektromanyetik dalgalar yayar ve yeryüzünden geri yansıyan dalgaların genliklerini ve fazlarını kayıt eder.Bu bağlamda SAR sistemi karmaşık sayılardan oluşan görüntüler oluşturur. Diğer jeodezik yöntemler düzensiz olarak dağılmış ve kesikli ölçeler sağlarken,inSAR,SAR görüntülerinin kapsadığı binlerce km² alan içerisinde piksel tabanlı deformasyon bilgisi sağlamaktadır[Şengün, 2010]. Felaket derecesindeki depremlerde zemin hareketleri alanındaki çökme ve değişmeler yıllar boyunca uydudan InSAR ya da DiferaniyelSAR (difSAR)kullanılarak ölçülebilir. DiferaniyelSAR zemin hareketleri ölçümlerinde geniş bir çeşitlilik sağlamaktadır. Uydu interferometri çok zamanlı radarlardan alınan gözlem bilgilerine dayalıdır. Interferogram (nesnel SAR interferometrileri) deprem sonrası yüzey deformasyonunun gösterilmesini sağlar. Interferogramlar,bunlarla bağlantılı olan diyagramlar ve doğrusal GPS ölçümleri, uzaysal teknikler kullanılarak çözümlenmekte ve değiştirme yaklaşımı ile çok küçük değişimlerde dahi iyi sonuçlar alınmaktadır. Bu yer değiştirme yaklaşımı afetlerin önlenmesi ya da afet bölgesinin tanımlanmasından çok afet sonrası değerlendirme ile ilgilidir. Uydu interferometrisinin deprem araştırmalarında kullanılması ilk olarak 90’lı yıllarda başladı [Massonnet, et al., 1993]. Buna en iyi örnek olarak,Landers depremindeki (M=7.3, 28 Haziran 1992) 24 Nisan 1992’de deprem öncesi ve 18 Haziran, 3 Temmuz ve 7 Ağustos 1993 tarihlerinde çekilen deprem sonrası resimler ile karşılaştırılması verilebilir. Bununla ilgili olarak verilebilecek diğer örnekler de Kobe depremi (M=6.8, 16.01.1995)Japonya, Hector Mine Depremi (M=7.1,16.10.1999) ABD ve İzmit Depremi (M=7.8,17.08.1999) Türkiye olarak verilebilir. Bütün bu örnek depremler sırasında, sismik olaylar öncesi deformasyonu gösteren bir uygulama henüz yoktu. Fakat günümüzde Japonya’da gerçekleştirilen bir çalışma ile deprem öncesi Tokya bölgesindeki deformasyon takip edilmektedir [Kuzuokave Muzuno, 2004]. Bu çalışmada dikey deformasyonlar SAR tekniği ile kayıt edilmekte ve yer yer GPS verileri ile eşleştirilmektedirler. Bu çalışma sismik olaylar öncesi yer kabuğundaki deformasyonun takip edilmesi ve deprem sonrası deformasyonla karşılaştırılması için oldukça umut verici bir çalışmadır. DifSAR teknolojisindeki gelişmeler bize gelecekte yer kabuğundaki en ufak değişimleri bile kaliteli olarak kayıt altına alma olanağı sağlayacaktır.2007 yılından beri yürütülen COSMO/SkyMed projesi ile 4 uydu kullanılarak limitli frekanslarla da olsa, günlük olarak yüzeydeki değişimler kayıt altına alınmaktadır.Mevcut inSAR uyduları C- bandında (dalga boyu=5.66cm)yüksek çözünürlük sunmaktadır. Fakat bu uydular uyumlu olması açısından sadece güvenli interfrogramları bitki örtüsü olmayan yüzeylerden almaktadır. JERS-1 uydusundan alınan veriler göstermektedir ki L- bandlı uydular daha düşük çözünürlükler sunmakta fakat çok daha uzak yüzeylerden interfrogramlar sağlamaktadırlar. Japonya'da yeni tasarlanan L- bandlı SAR, PALSAR olarak ALOS uydusu içerisinde 2004 yılı bahar aylarında yörüngeye fırlatılmıştır.

3.Termal Veriler[değiştir]

Modern kızılötesi operasyonel uydu sensörleri, dünyanın yüzeyini uzamsal çözünürlükte 0.5-5 km ve 1.12-0.5 C sıcaklık çözünürlüğünde gözlemleyebilmektedirler. Bu gözlemler her 12 saatte bir kutupsal yörüngedeki uydular ve her 30 dakikada bir de yer durağan uydular için yenilenebilmektedir. Kutupsal yörüngedeki uyduların(yörüngedeki 2-4 uydu) operasyonel sistemleri aktif olarak bütün dünya çapınca 6 saatte bir ya da daha sıklıkla gözlem verisi sağlamaktadır. Bu sensörler deprem eğilimli bölgeleri izleyebilir ve yüzey sıcaklığındaki değişimleri algılayarak gerçekleşmek üzere olan depremler ile ilgili bilgi sağlayabilir.

Doğa olayları ve buna bağlı durumlar, termal görüntülerdeki uzun zaman serilerinin analizi ile uyarılarak, deprem ile doğa olaylarının bağlantısı analiz edilebilir. Tarihsel olarak termal görüntülerden deprem sismolojisi ile ilgili ilk analizler 80’li yıllarda Orta Asya’da başlamıştır [Tronin,1996]. Daha sonraları benzer araştırmalar Çin[Qiang ve Du 2001], Japonya [Tronin, Hayakawa,Molchanov,2002],Hindistan [Singh and Ouzounov,2003], İtalya[Tramutoli et al., 2001],İspanya ve Türkiye[Düzenli olarak …, 2000],ABD [Ouzounov, and Freund, 2003]ve diğer bazı ülkelerde de yapılmıştır. Uydudan yapılan termal gözlemler bize dünyanın yüzey sıcaklığının ve atmosfere yakın katmanlardaki yüzey sıcaklığında aşırı değişimler olduğunu göstermektedir. Deprem öncesi birçok termal anomani, yüksek sismik hareketlilik ile bağlantılı olup bu duruma ilişkin benzer raporlar; Orta Asya’da, İran’da, Çin’de, Türkiye’de, Japonya’da, Kamçatka’da, Hindistan’da, Türkiye’de, İtalya’da, Yunanistan’da ve İspanya’da verilmiştir. Bu örneklere ilişkin birçok istatistik mevcuttur. Orta Asya veri tabanı 7 yıllık bir gözlemi ve 100’den fazla depremi içerir. İstatiksel olarak termal anomani ile sismik aktivite arasındaki bağlantı ispatlanmıştır[Tronin,1996, 1999, 2000, 2004]. Aynı dönem içerisinde Çin’li bilim adamları ise uydudan termal gözlemler ile operasyonel deprem tahmin verilerini tutmaya başladılar[Qiang ve Du 2001]. Kamçatka yarımadasındaki depremle bağlantılı termal anomani ile ilgili bir örnek aşağıda anlatılmaktadır. 21 Haziran 1996 Kamçatka depremden 5 gün önce yarımadanın doğu yakasında ve Kamçatka nehri havzasında termal bir anomani gözlenmişti.Depremin hemen sonrasında ise Kamçatka nehrinde ve yarım adanın merkezinde çok yüksek bir termal anomani bilim adamları tarafından kayıt edildi.Su sıcaklığı 8 Haziran 1996’da yükselmeye başlıyor, 17 haziran 1996’da ise suyun sıcaklığında bariz bir yükselme oluyor. Suyun debisi de 12 -18 Haziran arası yükselmekteydi.Deprem günü ise şok ile birlikte suyun debisi de yükselmişti.Termal anomanilerin lito-atmosferik eşleşmeleri vardır.Termal anomanilerin oluşumunun sebebi litosfer ile bağlantılı olarak deprem olayının gerçekleşmesidir.Jeolojik yapılar (faylar, çatlaklar, kırıklar vb) kendi bulundukları hatlar üzerinde hareket ederler .Çünkü konvektif akıcı madde akışı, litosferin üst seviyelerinde bulunan gazın akışı (böylece ısının akışı)daha uzun süreli olur.

Termal anomaniler tipik olarak uzun fay hatların da ve bu fay hatlarının kesişimlerinde gözlenir.Jeolojik ve tektonik yapıya bağlı olarak yüzey alanlarında ve yüzeyin bir kaç km derinliklerinde akıcı madde su ve gaz olarak ikiye ayrılmıştır.Yüzeyin altındaki su, debinin ve kimyasal bileşimlerin bahar aylarında değişmesine neden olur. Böylece Gaz (H2, O, CH4, CO2, O3, H2S, Rn) atmosfere doğru hareket eder. Bir şok dalgasının derinliği, büyüklüğü ve jeolojik koşulları yüzeydeki karakteristik yapı ile ilgilidir. Lito-atmosferik eşleşmenin başlaması ile ısı, su buharı ve gaz yeryüzüne ulaşır.Bu durum etkileşimin bir kaç mekanizmasından biri olarak kabul edilir.İlk olarak, konvektif ısı akışı (sıcak su ve gaz) yüzey sıcaklığını değiştirir.İkinci olarak,normal sıcaklıklarda su seviyesinin değişimi yüzey alanındaki nemin değişimine yol açar dolayısıyla,toprağın fiziksel özellikleri de değişmiş olur. Fiziksel özelliklerdeki farklılıklar da yüzey sıcaklığındaki değişimler göz önüne alınarak hesaplanır.Üçüncü olarak ise aktif gazlar yüzeyden ayrıldığı zaman oluşan “sera etkisi” dir. Sonuç olarak termal uydu uygulamaları farklı alanlarda benzer şekillerde uygulanır. 1)Termal anomanilerin, depremden 6-24 gün önce başlaması ve deprem sonrası 1 hafta daha sürmesi. 2)Termal anomanilerin yer kabuğuna yakın bölgelerde oluşan depremlere ( M=4.5 ya da daha büyük) duyarlı olması. 3)Anomanilerin genişliğinin (n.100 km) ve uzunluğunun (n .10 km) olması. 4) Termal anomanilerin ortalama 40x130 km uzunluğunda bir iç yapıda olması. 5) Anomaninin genliğinin 3-6 C arası olması. 6)Termal anomanilerin uzun fay hatları ile bağlantılı olması. 7) Termal anomalilerin doğasının henüz tam olarak açıklanamaması. 8)Yer altındaki ve yer yüzüne yakın olan su sıcaklıklarındaki değişim olaylarının sonucunda benzer depremler ile karşılaşılması. 9)Güçlü bir depremden bir kaç gün önce sıcak su artışının bir sonucu olarak havadaki ve yüzeydeki sıcaklıkların artması atmosferik tedirginliklere(atmosferik yer çekimi dalgaları) yol açabilir.Ve bu durum bazı preseismic elektromanyetik etkileri (ULF, VLF, LF frekans aralığında)açıklamada yardımcı olur.

4.Diğer Metodlar[değiştir]

Deprem ile ilgili uzaktan algılama yöntemleri ve uygulamaları ile ilgili bir çok araştırma son zamanlarda yayınlanmıştır.Pinty ve diğerleri [2003] Terra uydusundan MISR radyometre kullanarak,yüzeydeki nem oranında oluşan artışları tespit ettiler.Dey ve Singh [2003] deprem ile bağlantılı buharlaşma hakkında önemli bir çalışma yaptılar.Yüzeydeki ısı akışının zemin meteosu ve IR uydulardan gelen veriler ile ölçülmesi gene Dey ve Singh’in bir çalışmasıdır.Dey, Sarkar ve Singh [2004] yılında Gujarat depreminden sonra hava su içeriği değişimi ile ilgili bir çalışma yapmışlardır.Su içeriği SSM / I mikrodalga radyometre tarafından tropik yağış Misyonu (TRMM) uydu ölçümleri yapılmıştır.Okada, Mukai ve Singh [2004]Gujarat depremden sonra atmosferik aerosol parametrelerindeki değişiklikler hakkında bir rapor yayınlamıştır. Ayrıca deniz yüzeyi üzerinde aerosol SeaWiFS uydu tarafından kaydedilmiştir. Singh, Bhoi ve Sahoo [2002] 26 Ocak Gujarat depremi ile ilgili uydudan gelen bilgilere göre suyun rengindeki ve yüzeyindeki değişimler ile ilgili bir rapor yayınlamışlardır.Deprem ile bağlantılı olarak TOMS tarafından ölçülen ozon konsantrasyonundaki değişimler ile ilgili Tronin [2002] bir rapor yayınlamıştır.Bununla ilgili bazı veriler kanıtlanmıştır. [Akselevich,Tertyshnikov, 1995]. Gece iyonosfer floresanı 80’li yılların sonunda keşfedilmiş ve gözlenmeye başlamıştır. [Fishkova, Gokhberg, Pilipenko, 1985].Floresan E tabakası (85-110 km) ile ilişkili bulunmuştur ve depremden bir kaç saat önce oksijen yoğunluklarının 5577 A ve 6300 A seviyelerine yükseldiği gözlemlenmiştir.Ayrıca çok sayıda araştırma deprem araştırmaları için bulutların takibinin gerektiğini de göstermiştir [Morozova, 1996].

5. Referanslar[değiştir]

1-A. A. Tronin,Remote Sensing and Earthquakes. A Review,2006, Scientific Research Centre for Ecological Safety.

2-Yavuz Selim Şengün, inSAR Ölçülerinin Doğruluk Araştırması (The Accuracy Assessment Of InsarMeasurements), Harita Dergisi, Ocak 2010.p.19-20.

3-Akselevich V.I., Tertyshnikov A.V., 1995. Methodology of ecological monitoring data application to seismic forecasting. Atmospheric and Oceanic Optics. Vol. 8, No.07, 567.

4-Dey S., Sarkar S. and Singh R.P., 2004. Anomalous changes in column water vapor after Gujarat earthquake. Advances in Space Research, v. 33, no. 3, 274-278.

5-Dey S. and Singh R.P., 2003. Surface Latent Heat Flux as an Earthquake Precursor. Natural Hazards and Earth System Sciences, v. 3, no. 6, 749-755.

6-Fishkova, L.M., Gokhberg, M.B., and Pilipenko, V.A., 1985. Relationship between night airglow and seismic activity, Annales Geophysicae, 3, 689-694.

7-Gokhberg, M.B., Morgunov, V.A., Yoshino, T., and Tomizawa, I., 1982. Experimental measurement of electromagnetic emissions possibly related to earthquakes in Japan. J. Geophys. Res., 87, 7824.

8-Kuzuoka S. and Mizuno T., 2004. Land Deformation Monitoring Using PSInSAR Technique. International Symposium on Monitoring, Prediction and Mitigation of Disasters by Satellite Remote Sensing, MPMD-2004, January 19-21, 2004. p. 176-181.

9-Massonnet D., Rossi M., Carmona C., Adragna F., Peltzer G., Feigl K., and Rabaute T., 1993. The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry. Nature, 364, 138-142.

10-Morozova, L.I., 1996. Features of atmo-lithmospheric relationships during periods of strong Asian earthquakes. Fizika Zemli, N5, 63-68.

11-Okada Y., Mukai S., Singh R.P., 2004. Changes in atmospheric aerosol parameters after Gujarat earthquake of January 26, 2001. Advances in Space Research, v. 33, no. 3, 254-258.

12-Ouzounov D., and Freund F., 2003. Mid-infrared emission prior to strong earthquakes analyzed by remote sensing data. Adv. Space Res.,Vol 33/3, 268-273.

13-Pinty B., N. Gobron M. M. Verstraete F. Mélin, J-L. Widlowski, Y. Govaerts, D. J. Diner, E. Fielding, D. L. Nelson, R. Madariaga, and M. P. Tuttle , 2003. 'Observing Earthquake-Related Dewatering Using MISR/Terra Satellite Data'. EOS Transactions of the American Geophysical Union, 84, 37-48.

14-Qiang Z.J. and Du L.T., 2001. Earth degassing, forest fire and seismic activities. Earth Science Frontiers, 8, 235-245.

15-Regular update of seismic hazard maps through thermal space observations. CORDIS RTD-PROJECTS / European Communities. Project Reference: ENV4980741, 2000.

16-Singh R.P. and Ouzounov D., 2003. Earth Processes in Wake of Gujarat Earthquake Reviewed from Space. EOS Trans. AGU, Vol. 84, 244.

17-Singh R. P., Bhoi S., and Sahoo A.K., 2002. Changes observed on land and ocean after Gujarat earthquake of January 26, 2001 using IRS data. International Journal of Remote Sensing, v. 23, no. 16, 3123-3128.

18-Tramutoli V., Bello G.D., Pergola N., Piscitelli, S., 2001. Robust satellite techniques for remote sensing of seismically active areas. Annali di Geofisica, 44, 295-312.

19-Trifonov V.G., 1984. Application of space images for neotectonic studies. In book: Remote sensing for geological mapping. Paris: IUGS Publ., vol.18, 41-56.

20-Tronin A.A., 1996. Satellite thermal survey - a new tool for the studies of seismoactive regions. International Journal of Remote Sensing, vol.17, No.8., 1439-1455.

21-Tronin A.A., 1999. Satellite thermal survey application for earthquake prediction. In book:“Atmospheric and ionospheric electromagnetic phenomena associated with earthquakes.” Edited by M. Hayakawa, TERRAPUB, Tokyo, 717-746.

22-Tronin A.A., 2000. Thermal IR satellite sensor data application for earthquake research in China. International Journal of Remote Sensing, Vol. 21, No. 16, 3169-3177.

23-Tronin A.A., 2002. Atmosphere-litosphere coupling. Thermal anomalies on the Earth surface in seismic processes. In book: Seismo Electromagnetics: Lithosphere-Atmosphere- Ionosphere Coupling. Edited by Edited by M. Hayakawa and O.A.Molchanov, TERRAPUB, Tokyo, pp.173-176.

24-Tronin A.A., Hayakawa M., Molchanov O.A., 2002. Thermal IR satellite data application for earthquake research in Japan and China. Journal of Geodynamics, Vol. 33, pp. 519-534.

25-Tronin A.A., Biagi P.F., Molchanov O.A., et al., 2004. Temperature variations related to earthquakes from simultaneous observation at the ground stations and by satellites in Kamchatka area. Physics and Chemistry of the Earth. v. 29, p. 501-506

Makale inceleme (Satellite Image Analysis for Disaster and Crisis-Management Support. Stefan Voigt, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, Vol. 45, No. 6, June 2007)[değiştir]

Giriş[değiştir]

Son yıllarda, uydu sistemleri ve görüntü analiz teknikleri öylesine gelişti ki sivil ve ticari yer gözlem araçlarının hem teknolojik hem doğal afetlerinin, hem de insani kriz durumlarının yönetimine desteği önemli derecede arttı. Yaklaşık on yıl önceki uydu görüntülerinin durumuyla bugünkü durumu karşılaştırıldığında, belirli bir kriz ya da felaket durumunu kapsayan uydu görüntülerinin miktarı, güncelliği ve erişilebilirliği önemli ölçüde gelişti. Bu gelişmelere neden olan çeşitli faktörler vardır. Her şeyden önce, sivil yer gözlem sistemlerinin zemin piksel aralığı optik ve radar sistemler için metre etki alanına ve termal görüntüleme uyduları için dekametre etki alanına geliştirildi. İkinci olarak, 1990'larda, farklı uydu sistemleri arasında iletişim, ağ ve birlikte çalışabilirlik uluslararası uydu tabanlı afet müdahale kapasitelerini kolaylaştırmak için önemli ölçüde iyileştirildi. Üçüncü olarak, Yer Gözlem Uyduları Uluslararası Komitesi Afet Yönetimi Destek Grubu (Disaster Management Support Group - DMSG) veya International Charter Space and Major Disasters gibi bir dizi uluslararası bilimsel ve teknik koordinasyon organı ve uluslararası işbirliği mekanizması kuruldu. Şu anda, International Charter bir dizi uzay ajansı tarafından işletilmektedir (aşağıdaki tablo) ve sivil savunma ve yardım kuruluşları için uygun ölçekte, anlamlı haritalama ve analiz ürünleri sunmaktadır.

International Charter Üyeleri Uzay Araçları
European Space Agency (ESA) ERS, ENVISAT
Centre national d'études spatiales (CNES) SPOT
Canadian Space Agency (CSA) RADARSAT
Indian Space Research Organisation (ISRO) IRS
National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) POES, GOES
Argentina's Comisión Nacional de Actividades Espaciales (CONAE) SAC-C
Japan Aerospace Exploration Agency (JAXA) ALOS
United States Geological Survey (USGS) Landsat
DMC International Imaging (DMC)
1. Centre National des Techniques Spatiales (Algeria)
2. National Space Research and Development (Nigeria)
3. Tübitak-BILTEN (Türkiye)
4. BNSC and Survey Satellite Technology Limited (UK)

1. ASLSAT-1
2. NigeriaSat
3. BILSAT-1
4. UK-DMC

Sivil kriz ve afete müdahale için uydu sistemlerini kullanma konusunda birkaç yıl araştırma ve geliştirme yaptıktan sonra, Alman Havacılık ve Uzay Merkezi (DLR), büyük felaketlere, insani yardım çalışmalarına ya da sivil güvenlik sorunlarına, ulusal ve uluslararası müdahale hizmetinde, yer gözlem kapasitelerini bir araya getirmek ve kullanımını kolaylaştırmak için Uydu Tabanlı Kriz Bilgi Merkezi'ni (ZKI) kurdu.

Çoklu Uydu Veri Kaynağına Erişim[değiştir]

Kriz Destek Hizmetleri Döngüsü[değiştir]

Çok Kaynaklı Görüntü Analizi[değiştir]

Jeo Uzamsal İçerik Eklenmesi[değiştir]

Afet Yardımında Uydu Tabanlı Bilgi Uygulama Örnekleri[değiştir]

Hint Okyanusu'ndaki tsunaminin etki değerlendirmesi[değiştir]

Portekiz orman yangınlarıyla ilgili genel bilgi sağlanması[değiştir]

Pakistan için deprem yardım desteği[değiştir]

Filipinler'deki yıkıcı heyelanın haritalanması[değiştir]

Sonuç[değiştir]

Kaynakça[değiştir]

Makale inceleme (Remote Sensing and Earthquake Damage Assessment: Experiences, Limits, and Perspectives)[değiştir]

xyz