Sayısal Yükseklik Modelleri SYM, yeryüzündeki her noktanın yüksekliğini ölçen verilerdir Hava fotoğrafları, uydu görüntüleri ve LIDAR teknolojisi kullanılarak oluşturulurlar SYM'lerin işlenmesi için görüntü işleme teknikleri kullanılır Filtreleme, kenar belirleme, segmentasyon ve sınıflandırma gibi teknikler SYM'lerin haritalarının oluşturulmasını sağlar Filtreleme teknikleri ile verilerdeki gürültü azaltılırken, kenar belirleme teknikleri farklı nesneleri birbirinden ayırt eder Segmentasyon ve sınıflandırma teknikleri farklı bölgeleri analiz etmek ve nesneleri ayrıştırmak için kullanılır Medyan ve Gauss filtresi de SYM verilerinin filtrelenmesinde kullanılan popüler teknikler arasındadır
Sayısal yükseklik modelleri (SYM), Dünya'nın yüzeyindeki her noktanın yüksekliğini ölçen verilerdir. Bu modeller hava fotoğrafları, uydu görüntüleri ve LIDAR gibi teknolojiler kullanılarak oluşturulabilir. SYM'ler, özellikle arazi yönetimi, su yönetimi, doğal afet yönetimi ve çevre planlaması gibi alanlarda kullanılan farklı uygulamalar için önemli bir veri kaynağıdır.
SYM'lerin işlenmesi, bir dizi görüntü işleme tekniği kullanılarak yapılır. Bu teknikler arasında filtreleme, kenar belirleme, segmentasyon ve sınıflandırma gibi teknikler yer alabilir. Filtreleme, istenmeyen bilgilerin kaldırılması için kullanılan bir teknikken, kenar belirleme, SYM verilerindeki keskin değişim yerlerini belirlemek için kullanılır. Segmentasyon, SYM verilerinin farklı bölgelere ayrılması için kullanılan bir tekniktir. Sınıflandırma ise SYM verilerindeki farklı özelliklerin (örneğin ağaçlar, binalar, vb.) ayrılması için kullanılır.
Sayısal Yükseklik Modelleri
Sayısal yükseklik modelleri (SYM) dünya yüzeyinin yükseklik verilerini ölçen 3 boyutlu bir veri kümesidir. Bu modeller, hava fotoğrafları, uydu görüntüleri ve LIDAR teknolojisi kullanılarak oluşturulabilir. Hava fotoğrafları, özellikle yerel olarak detaylı bir veri elde etmek için kullanılırken, uydu görüntüleri, geniş bölgeler için daha uygun bir seçimdir. LIDAR teknolojisiyse, yüzeyin yüksekliğini doğrudan ölçer ve yüksek doğruluğuyla bilinir.
- Hava fotoğrafları
- Uydu görüntüleri
- LIDAR (Işıkla Algılama ve Mesafe Ölçme)
| Üreteci | Çözünürlük | Doğruluk |
|---|---|---|
| Hava fotoğrafları | 0.3-2 metre | 3-5 metre |
| Uydu görüntüleri | 2-10 metre | 10-30 metre |
| LIDAR | 10 cm - 2 metre | 2-10 cm |
Bu veriler, harita yapımı, minör değişikliklerin izlenmesi, afet yönetimi, trafiği yönetme ve birçok farklı uygulamada kullanılabilir. Sayısal yükseklik modelleri, yükseklik verileri yanı sıra, özellikle yüzeyin güneşle gölge oluşturması nedeniyle farklı bölgelerin aydınlatma koşulları hakkında bilgi de sağlar.
Görüntü İşleme Teknikleri
Görüntü işleme teknikleri, sayısal yükseklik modellerinin işlenmesinde önemli bir yere sahiptir. Bu teknikler SYM'lerin haritalarının oluşturulmasında kullanılırken, birçok farklı uygulama için de kullanılabilirler. Filtreleme teknikleri SYM verilerindeki gürültüyü azaltmaya yardımcı olurken, kenar belirleme teknikleri farklı nesneleri birbirinden ayırmada etkilidir. Segmentasyon ve sınıflandırma teknikleri ise farklı bölgeleri özelleştirilmiş analizler için ayırt etmek ve farklı özelliklere sahip nesneleri belirlemek için kullanılır.
- Filtreleme: Filtreleme, SYM verilerinin istenmeyen bilgilerini kaldırmak için kullanılan bir tekniktir. Özellikle verilerdeki gürültüyü azaltmak için sıklıkla kullanılır. Medyan filtresi ve Gauss filtresi kullanılan popüler filtreleme teknikleridir.
- Kenar Belirleme: Kenar belirleme, SYM verilerindeki keskin değişim yerlerini tespit etmek için kullanılır. Bu teknik, görüntüdeki sınırı belirleyen pikselleri tanımlayarak, farklı nesneleri birbirinden ayırt etmeye yardımcı olur.
- Segmentasyon: Segmentasyon, SYM verilerinin farklı bölgelere ayrılması için kullanılan bir tekniktir. Böylece, farklı özelliklere sahip bölgeleri özelleştirilmiş analizler için ayrı ayrı ele almak mümkün olur.
- Sınıflandırma: Sınıflandırma, SYM verilerindeki farklı özelliklerin (örneğin ağaçlar, binalar, vb.) ayrılması için kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, harita üzerinde farklı renklerle nesneleri tanımlayarak, görsel olarak daha anlaşılır hale getirir.
Görüntü işleme teknikleri sayesinde SYM'lerin haritaları farklı alanlarda kullanılabilir hale gelir. Bu alanlar arasında arazi yönetimi, su yönetimi, doğal afet yönetimi ve çevre planlaması gibi farklı uygulamalar yer alabilir.
Filtreleme
Filtreleme, SYM verilerinin işleme öncesi hazırlanmasında kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, verilerin daha pürüzsüz hale getirilmesi veya istenmeyen bilgilerin kaldırılması amaçlarıyla uygulanır. Özellikle verilerdeki gürültüyü azaltmak için sıklıkla kullanılan bir yöntemdir. Bu amaçla, medyan filtresi ve Gauss filtresi gibi yöntemler kullanılabilir.
Medyan filtresi, verilerin pürüzsüzleştirilmesi amacıyla kullanılan bir filtredir. Bu yöntem, verilerin belirli pencere boyutları içindeki ortanca değerleri alınarak uygulanır. Bu sayede, verilerdeki gürültü azaltılabilir ve daha pürüzsüz bir görüntü elde edilebilir.
Gauss filtresi ise, SYM verilerindeki gürültüyü azaltmak için kullanılan bir başka yöntemdir. Bu filtre, Gauss fonksiyonu kullanılarak verilerin belirli bir pencere boyutunda yumuşatılmasını sağlar. Bu şekilde, verilerdeki ayrıntıların kaldırılması ve daha pürüzsüz bir görüntü oluşumu hedeflenir.
Medyan Filtresi
Medyan filtresi, sayısal yükseklik modellerindeki verilerin daha iyi işlenmesi için kullanılan bir filtredir. Bu filtre, özellikle verilerdeki gürültüyü azaltmak için sıklıkla kullanılır. Teknik, bir pencerenin ortanca değerini alarak, pencere boyutu boyunca verileri filtreler. Bu sayede verilerdeki şiddetli değişimlerin önüne geçilerek, veriler daha pürüzsüz bir hale getirilir.
Özetle, SYM'lerin filtrelenmesinde medyan filtresi oldukça etkilidir ve SYM verilerinin daha iyi anlaşılmasına ve analiz edilebilmesine yardımcı olur.
Gauss Filtresi
Gauss filtresi, sayısal yükseklik modellerindeki gürültüyü azaltmak için kullanılan bir filtreleme tekniğidir. Bu teknik, Gauss fonksiyonu ile filtreleme gerçekleştirerek, SIM'lerdeki istenmeyen ayrıntıları kaldırır. Gauss filtresi, medyan filtresine kıyasla daha etkilidir ve SYM'lerin görüntü işleme sürecinde sıklıkla kullanılır.
Gauss filtresi, verilerin pürüzsüzleştirilmesine yardımcı olarak, önemli objelerin belirginleşmesini sağlar. Bu filtre, özellikle arazi yönetimi ve çevre planlaması gibi uygulamalarda kullanılır. İşlenen SIM verilerinin detay düzeyini düşürmeden, verilerin kalitesini artırır ve daha net bir görüntü elde edilmesine olanak tanır. Gauss filtresi, daha kesin sonuçlar elde etmek isteyen yüksek doğruluk gerektiren uygulamalar için de uygundur(ör. coğrafi bilgi sistemleri).
Kenar Belirleme
Kenar belirleme, görüntülerdeki sınır çizgilerini belirlemeye yarayan bir yöntemdir. SYM verilerinde ise bu yöntem, yükseklik değerlerindeki ani değişim noktalarını tespit ederek farklı nesneleri birbirinden ayırmayı sağlar. Bu teknik, nesne algılama, dijital görüntü işleme ve haritalama gibi uygulamaların temel bileşenlerinden biridir.
Kenar belirleme yöntemleri, çoğunlukla gradyan filtrelere dayanır. Bu filtreler, piksel değerlerinin gradientlerini hesaplar ve bu gradient değerlerine göre kenarlık tespiti yaparlar. Bazı popüler gradyan filtreleri arasında Sobel, Prewitt ve Canny filtreleri yer alır.
Sobel filtresi, x ve y yönlerinde görüntüdeki sınır noktalarını belirlemek için kenar tespitinde sıklıkla kullanılır. Prewitt filtresi ise sınır çizgilerini belirlemek için daha basit bir yöntemdir.
Canny filtresi, görüntülerdeki sınırları tanımlamak için en yaygın kullanılan filtreleme yöntemlerinden biridir. Bu filtre, gürültüyü azaltmak, elde edilen kenarları birleştirmek ve sınırları kesin olarak tespit etmek için birden fazla işlem adımı içerir.
Segmentasyon
Segmentasyon, SYM verilerinin farklı özelliklere sahip bölgelere ayrılmasını sağlayan bir tekniktir. Bu sayede, farklı özellikler taşıyan bölgeler özelleştirilmiş analizler için ayrı ayrı ele alınabilir. Örneğin, bir şehir haritasında, yeşil alanlar, binalar ve yollar farklı renklerle kodlanarak ayrı ayrı segmentlere ayrılabilir. Bu segmentasyon, çevre planlaması veya ulaşım optimizasyonu gibi farklı uygulamalar için kullanılabilir. Segmentasyon işlemi, SYM verilerinin kesinlikle belirlenmesi gereken sınırlarının tanımlanması gerektiği için oldukça önemlidir. Bu nedenle, segmentasyon işleminde iyi bir planlama ve doğru teknik kullanımı gereklidir.
Sınıflandırma
Sınıflandırma tekniği, SYM verilerindeki farklı özelliklerin tanımlanması için kullanılır. Bu özellikler arasında ağaçlar, binalar, yollar ve su yüzeyleri gibi farklı nesneler yer alabilir. Sınıflandırma işlemi, farklı renklerle nesneleri tanımlayarak, haritanın daha anlaşılır hale gelmesini sağlar. Bu teknik sayesinde, SYM verileri farklı uygulamalarda kullanılabilir.
Sınıflandırma işlemi, verilerin dijital olarak işlenmesini gerektirir. Bu işlem, verilerin belirli özelliklerine göre sınıflandırılmasını içerir. Örneğin, ağaçları belirlemek için verilerin yeşil alanlarını ve yoğunluklarını analiz edilebilir. Benzer şekilde, binaları belirlemek için verilerin düz, dikdörtgen şekilleri aranabilir.
- SYM verilerinin sınıflandırılması: Sınıflandırma işlemi, SYM verilerinin belirli özelliklere göre ayırt edilmesini sağlar. Bu özellikler arasında renk, şekil, boyut ve yoğunluk gibi faktörler yer alabilir.
- Görsel olarak anlaşılır hale getirme: Sınıflandırma işlemi harita üzerinde farklı renklerle nesneleri tanımlayarak, görüntüyü daha anlaşılır hale getirir. Bu sayede, farklı kullanım amaçlarına uygun haritalamalar yapılabilir.
- Farklı uygulama alanları: Sınıflandırma işlemi, arazi yönetimi, su yönetimi, doğal afet yönetimi ve çevre planlaması gibi farklı uygulama alanlarında kullanılabilir. Örneğin, arazi yönetimi için, tarım alanları, ormanlar ve açık alanlar gibi farklı toprak kullanımları belirlenebilir.
Uygulamalar
SYM'lerin görüntü işleme teknikleriyle birleştirilmesi, birçok farklı uygulamada kullanılabilir. Özellikle arazi yönetimi, SYM verilerinin detaylı analizine dayanır. SYM verileri, arazi kaynaklarının yönetimi, arazi kullanımı planlaması ve arazi verimliliğinin artırılması gibi alanlarda kullanılabilir.
Su yönetimi konusunda, SYM verileri kullanarak su yollarının belirlenmesi ve su kaynaklarının yönetimi yapılabilmektedir. Doğal afet yönetimi açısından, SYM verileri afet etkisi altındaki alanların haritalanması ve afetten sonra meydana gelen değişimlerin tespiti açısından önemlidir. SYM verileri yine çevre planlamasında da kullanılarak, çevre etkilerinin analiz edilmesi ve doğal kaynakların korunması sağlanabilir.