5 Ara 2025
22 Eyl 2025
15 Eyl 2025
Uzaktan Algılama Nedir? Temelleri ve Uygulamaları
- Gökçe Bal
- 15 Eyl 2025
- 5 dakikada okunur
Güncelleme tarihi: 25 Eyl 2025
Günümüzde dünyayı gözlemleme ve anlamlandırma yöntemleri arasında en etkili araçlardan biri uzaktan algılamadır. Çoğu zaman araziye gitmeden, yüksekten veya yörüngeden elde edilen görüntüler sayesinde çok geniş alanlarda kısa sürede veri toplayabilir ve bu verileri işleyerek mühendislikten çevre yönetimine kadar pek çok alanda kullanabiliriz. Bu yazıda uzaktan algılamanın temel tanımını, görüntü işleme ve sınıflandırma yöntemlerini ele alacağız. Ayrıca uygulama adımlarını ve şehir planlamadan afet yönetimine kadar uzanan geniş kullanım alanlarını Türkiye örnekleriyle birlikte inceleyeceğiz.
İçindekiler
Uzaktan Algılama Nedir?
Uzaktan algılama, zemindeki nesne ve alanların fiziksel özelliklerini doğrudan temas etmeden elde etme bilimidir. Yani sensörler aracılığıyla uzaktaki cisimlerden yansıyan veya yayılan elektromanyetik enerjiyi algılayarak yeryüzü hakkında bilgi ediniriz. Bu sayede çoğu zaman araziye gitmeye gerek kalmadan büyük bölgelerde hızlıca veri toplayabiliriz. Örneğin, TÜBİTAK UZAY’ın BİLSAT uydusu 686 km yüksekte 12.6m–27.6m aralığında görüntülerle şehirleşme, afet, çevre ve kirlilik izlemede görev yapar. Uzaktan algılama verileri, çevresel değişim takibi, tarımsal ürün takibi, orman yangını ve su kaynakları yönetimi gibi pek çok alanda kullanılır.
Uzaktan Algılamada Kullanılan Sensör Türleri ve Platformlar
Uzaktan algılama verisi toplamak için farklı platformlar kullanılır. Uydu, uçak/helikopter ve İHA (drone) en yaygın olanlardır. Bu platformlar arasındaki farkları şöyle özetleyebiliriz:
Uydu Tabanlı Sensörler: Yörüngede dolaşan uydular geniş alanları kapsar. Örneğin, TÜBİTAK UZAY’ın Rasat yer gözlem uydusu, 700 km yükseklikte Güneş-eşzamanlı yörüngede çalışır ve pankromatik (siyah-beyaz) görüntülerde 7.5 m, çok bantlı modda 15 m çözünürlük sunar. Uydular coğrafi değişimleri (şehirleşme, orman bozulması vb.) küresel ölçekte izlemeye uygundur ancak dönüş süreleri (yeni görüntü alma aralığı) sınırlıdır.
Hava Araçları (Uçak/Helikopter): Uçak sensörleri, uydu ile drone arasında bir seviye vardır. Orta ölçekli bölgeleri yüksek çözünürlükle tarayabilir. Örneğin hava fotoğrafları ve optik kameralar şehir planlamada veya mühendislik haritalarında sıkça kullanılır.
İnsansız Hava Araçları (İHA/Dron): Küçük alanlarda en yüksek mekansal çözünürlüğü sağlar. Tarımda bitki sağlığı haritalaması veya inşaat şantiyesi ölçümlerinde cm düzeyinde detay sunarlar. Ancak menzili ve uçuş süresi sınırlıdır.
Uzaktan Algılama Platformları ve Yükseklik Seviyeleri
Bu sensörlerin her birinin avantaj ve dezavantajları vardır. Uydu yüksek maliyetli ama büyük alan, İHA düşük maliyetli ama küçük alan tarar. Hangi platformu seçtiğiniz, çalışma amacınıza ve kapsamınıza bağlıdır.
Uzaktan Algılama Türleri: Pasif ve Aktif
Uzaktan algılamada enerji kaynağına göre iki temel grup vardır:
Pasif Sensörler: Güneş gibi doğal bir enerji kaynağından gelen ışığı algılarlar. Örneğin Landsat, Sentinel veya BİLSAT uydu sensörleri, yeryüzüne çarpıp yansıyan güneş ışığını kaydederek görüntü oluşturur. Pasif sistemler kendi enerji üretmez; sadece yansıtılan/yayılan enerjiyi toplar. Bitki örtüsünü, suyu, binaları ve rengi temel alarak gözle görülebilir ve yakın kızılötesi bantlarda analiz yapar.
Pasif Sensör Prensibi Aktif Sensörler: Kendi enerjilerini (radar sinyalleri, lazer vb.) üretir ve hedefe gönderirler. Gönderilen enerji cisime çarpıp geri döndüğünde bunu algılar ve görüntü oluştururlar. Örnek olarak Radarsat-2 gibi SAR (Sentetik Açıklıklı Radar) uyduları veya LiDAR (Işık Algılama ve Uzaklık Ölçme) sensörleri verilebilir. Aktif sistemler ışık veya lazer darbeleri göndererek çalışır; dönüş süresini ve yoğunluğunu kaydederek yükseklik, nem vb. bilgileri elde eder.
Aktif Sensör Prensibi
Sonuçta uzaktan algılamada her iki tür sensör de tamamlayıcıdır. Örneğin radar, bulut altında da çalışabilirken optik sensörler daha renkli detay verir. Bir projede genellikle işin gereksinimine göre aktif veya pasif sistem seçilir veya birlikte kullanılır.
Elektromanyetik Spektrum ve Görüntüleme
Elektromanyetik Spektrum
Uzaktan algılamanın gücü, insan gözüyle görünmeyen dalga boylarını da kullanmasındadır.
Elektromanyetik spektrumda görünür ışık (yaklaşık 380–740 nm) bizim görebildiğimiz kısımdır. Oysa yakın kızılötesi (NIR), kızılötesi (IR) ve mikrodalga (radar) bantları da uzaktan algılamada kullanılır.
Her malzeme farklı dalga boylarında farklı şekilde ışık yansıtır/absorblar. İşte bu farklılığa spektral imza denir. Örneğin sağlıklı bitkiler görünürde yeşil yansıtırken kızılötesinde çok güçlü yansıtır. Uydular ve kameralar bu dalga boylarını ayrı bantlarda kaydederek nesneleri ayırt edebilir.
Uzaktan algılamada ayrıca çok bantlı (multispektral) ve hiper-bantlı (hiperspektral) görüntüler vardır.
Multispektral görüntüler genellikle birkaç (3–10) geniş bant içerir. Örneğin Landsat-8 uydusu 11 bantta, renk (RGB), NIR, SWIR ve termal bilgiler sunar.
Hiperspektral görüntüler ise yüzlerce dar bant içerir. NASA’nın Hyperion sensörü 220 dar bant ile 30 m çözünürlükte veri toplar. Bant sayısı arttıkça nesnelerin ayrımlanma kabiliyeti de artar. Örneğin hiperspektral verilerle toprak çeşidi, mineral bileşimi veya farklı bitki türleri çok daha hassas sınıflandırılabilir.
Yine spektral bazda özel endeksler kullanılabilir. Örneğin NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Kızıl (Red) ve Yakın Kızılötesi (NIR) bantlarına göre bitki sağlığını sayısal olarak ölçer. Uzaktan algılama ile elinizdeki görüntüden böyle endeksler hesaplayarak toprak nemi, bitki örtüsü sağlığı, kirlilik vb. pek çok fiziksel değişkeni çıkarabilirsiniz.
Görüntü İşleme ve Sınıflandırma
Toplanan görüntülerden mühendislik açısından anlamlı haritalar üretmek için görüntü sınıflandırma yapılır. Uzaktan algılamada her nesnenin spektral imzası (dalga boylarına göre yansıma grafiği) farklıdır. Örneğin kum, bitki, su ve beton, her birinin kendine özgü yansıma karakteristiği vardır. Yazılımlar bu imzalara göre pikselleri farklı sınıflara ayırır.
Görüntü sınıflandırma genelde üç yöntemle yapılır:
Denetimli Sınıflandırma: Kullanıcı önceden belirlenmiş sınıf örneklerine (karşılık geldiği nesneye) göre algoritma modeli kurar ve tüm görüntüyü sınıflandırır.
Denetimsiz Sınıflandırma: Algoritma, görüntüde benzer spektral özellikteki pikselleri gruplar ve benzerliklerine göre sınıflar oluşturur; kullanıcı daha sonra bu sınıfları anlamlandırır.
Nesne Tabanlı Analiz (OBIA): Yüksek çözünürlüklü görüntülerde komşu pikseller gruplandırılarak “objeler” oluşturulur, bu objelerin şekil, doku ve spektral özellikleri birlikte değerlendirilir.
Sonuçta su, orman, tarım alanı, kentsel yapı gibi sınıflar elde edilir. Spektral bant sayısı arttıkça (örneğin hiperspektralde olduğu gibi) sınıflandırma doğruluğu da artar; bu sayede farklı ağaç türleri, çeşitli tarım ürünleri veya mineraller daha hassas ayrılabilir. Özetle, uzaktan algılama ile elde edilen görüntüler, spektral imzalara dayalı analizlerle sayısal haritalara dönüştürülür.
Uygulama Adımları ve Alanları
Uzaktan algılama projelerinde genel iş akışı şu şekildedir:
Önce hangi amaçla veri alınacağı planlanır ve uygun sensör/platform (uydu, uçak, drone) seçilir.
Seçilen sensörle görüntü (fotoğraf, radar verisi vb.) toplanır.
Veriler ön işleme (geometrik düzeltme, atmosfer etkisi giderme, bulanıklık temizleme vb.) işleminden geçirilir.
İşlenmiş görüntüden sınıflandırma, nesne tespiti veya nicel analiz yapılır.
Elde edilen bilgi haritalanır ve mühendislik amaçlı kararlar alınır (ör. haritalama, altyapı planlama, risk analizi). Her adımda yazılım araçları (GIS/uzaktan algılama programları) kullanılır.
Kullanım Alanları: Uzaktan algılama, şehir planlamadan iklim izlemeye kadar çok geniş bir yelpazede kullanılır.
Şehir Planlaması ve Altyapı: Kentsel yayılımı takip etmek, yol/altyapı projelendirmede arazi eğim modeli çıkarmak.
Çevre ve Ormancılık: Orman yangınlarını, erozyon, su kirliliğini veya hava kalitesini izlemek; doğal kaynakları koruma.
Afet Yönetimi: Deprem, sel gibi afetlerden sonra hasar tespiti ve hızlı müdahale planlaması. Örneğin deprem sonrası yıkılan binaların tespiti uydu görüntüleriyle yapılır.
Tarım ve Su Yönetimi: Mahsul sağlığı (bitki örtüsü indeksleriyle), toprak nemi veya sulama planlaması. Türkiye’de Farmonaut gibi firmalar, uydu ve drone görüntülerini kullanarak çiftçilere verimlilik ve sürdürülebilirlik odaklı çözümler sunmaktadır.
Savunma ve Güvenlik: Askeri keşif ve sınır güvenliği, geniş alan taraması.
Jeoloji ve Madencilik: Maden arama, yer altı yapısı analizi.
Hava Durumu ve İklim: Meteoroloji uyduları küresel atmosfer ölçümleri yapar; iklim değişikliği modelleri için veriler sağlar.
Türkiye özelinde de uzaktan algılama uygulamaları hızla yaygınlaşıyor. Örneğin TÜBİTAK UZAY’ın tasarladığı BİLSAT ve RASAT uyduları yer gözleminde kullanılıyor. BİLSAT, 2003’te fırlatılmış ilk Türk yer gözlem uydusu olarak 12.6–27.6 m çözünürlükte görüntüler sağlar ve haritacılık, afet ve çevre izleme ile planlama amaçlı görev yapar.
Yakın gelecekte LAGARİ gibi mikrosatellitlerle güvenlik, orman takibi, tarım ve afet izleme çalışmalarımız daha da güçlenecektir. Bu örnekler, uzaktan algılamanın harita mühendisleri ve ilgili uzmanlar için ne kadar faydalı bir veri kaynağı olduğunu gösterir. Kaynaklar
Yorumlar