Hangi Proje İçin Hangi Çözünürlük ?
Öncelikle Çözünürlük [Resolution] nedir gelin bir ona bakalım…
Hangi çözünürlük dediğimizde ve çözünürlükten bahsedilince genelde Mekânsal yada Geometrik Çözünürlük (Spatial Resolution) kastedilir. Geometrik Çözünürlük, görüntü üzerinde ayırt edilebilen piksel (en küçük görüntü elemanı) hücre boyutudur. Bir görüntü ne kadar çok birbirinden bağımsız piksel ile gösterilebilirse o kadar yüksek çözünürlüklüdür diyebiliriz. Çözünürlük, detayların ayırt edilebilme gücünü belirtir.
Geometrik Çözünürlük, konumsal bilgi üretiminde GSD (Ground Sample Distance) yada YÖA (Yer Örnekleme Aralığı) ile ifade edilir, GSD görüntü dosyasındaki piksel kenarına yeryüzünde karşılık gelen uzunluk olarak tanımlanabilir. Geometrik doğruluğu 1 m. olan bir uydu/uçak/İHA dan elde edilen görüntüde bir piksel yerde 1×1 metrelik bir alana karşılık gelir ve bu alanın tek renk tonu o pikselde gösterilir. Bu piksellerin bir araya gelmesi ile görüntü dosyası oluşur.
Görüntü üzerinde harita nesnelerinin ayırt edilmesi ise görüntünün geometrik ve radyometrik çözünürlüğü ile doğru orantılıdır.
0.1 m, 1 m ve 5 m. çözünürlüklü görüntüler.
Yüksek geometrik çözünürlüklü görüntüler her zaman yüksek doğrulukta harita ya da Ortofoto üreteceğimiz anlamına gelmez. Bu görüntülerin işlenmesi ve sayısallaştırılması sırasında yapılacak iyileştirme ya da hatalar haritanın ya da ortofotonun doğruluğunu etkiler.
Bir uydu, hava yada İHA görüntüsünün çözünürlüğünden bahsedildiği zaman geometrik çözünürlüğün yanı sıra;
Zamansal Çözünürlük, Uydunun bir yere ait görüntüyü almasından itibaren, aynı yere ait görüntüyü tekrar alması arasında geçen süre zamansal çözünürlük olarak ifade edilmektedir. Fakat aynı yerden tekrar görüntü alma süresinden bahsedilirken görüntünün hangi açıyla alındığı da önemlidir. Bir uydunun, nadirden görüntüsünü aldığı bir yeri tekrar nadirden görüntüleyebilmesi için gerekli süre 30 gün olabilirken, +/- 30 derece farklı bir açı ile aynı yeri görüntüleyebilmesi için gerekli süre 2-3 gün olabilmektedir. Fakat literatürde, uyduların yönelim kabiliyeti göz önüne alınarak genellikle farklı açıyla da olsa aynı yerin görüntüsünün alınabilmesi için gerekli olan süre zamansal çözünürlük olarak kullanılmaktadır. Yani yukarıdaki örnek uydu için zamansal çözünürlük değeri 2-3 gün olarak verilmektedir.
Radyometrik Çözünürlük, sensörün gelen ışınsal yansımaya duyarlılığıdır. Radyometrik çözünürlük, bit derinliğinin bölümlenme sayısını ifade eder, örneğin, 8 bit (28) veride her pikselin veri dosya değeri 0’dan 255’e yani 256 (28) parlaklık değerine, 11-bit veride 2048 (211), 16-bit veride ise 65.536 (216) parlaklık değerine ayrılır.
Spektral Çözünürlük, algılayıcının elektromanyetik spektrumda kaydettiği dalga boyu aralığıdır. Aralık daraldıkça spektral çözünürlük artar ve aralık genişledikçe kaba spektral çözünürlükten bahsedilir.
Daha iyi bir spektral çözünürlük, özel bir bant için daha dar dalga boyu aralığı demektir. Yani, bir bant veya kanalın spektral çözünürlüğü ne kadar yüksekse, o bantın duyarlı olduğu bir başka deyişle, alım yapılan dalga boyu aralığı o kadar dar demektir.
Bir görüntüdeki ayrıntılar ve farklı obje sınıfları çoğunlukla farklı dalga boyu aralıklarına verdikleri yanıtların karşılaştırılması ile ayırt edilebilir. Su ve bitkiler gibi geniş sınıflar genellikle görünen ve yakın kızıl ötesi kesim gibi çok geniş dalga boyu aralığı kullanılarak ayırt edilebilir. Fakat daha özellikli sınıflar (arpa, buğday, mısır gibi) bu her iki (görünen ve yakın kızıl ötesi kesim) geniş dalga boyu aralığı kullanılarak kolaylıkla ayırt edilemez ve onları ayırt etmek için çok daha dar dalga boyu aralıklarında karşılaştırmak gerekir. Bu nedenle, daha yüksek spektral çözünürlüklü bir algılayıcıya ihtiyaç duyulur. Algılayıcıların spektral çözünürlükleri söz konusu olduğunda, öncelikle algılayabildikleri elektromanyetik spektrum bölgelerinin sayısı düşünülebilir. Ancak, bu bant sayısı tek başına spektral çözünürlüğe karşılık gelmez. Bununla birlikte, bu bantların elektromanyetik spektrumdaki durumu da göz önünde bulundurulmalıdır.
Hangi Çözünürlük Benim İhtiyacımı Karşılar?
Bu soruyu cevaplamanıza yardımcı olabiliriz.
HANGİ ÇÖZÜNÜRLÜK OLDUĞUNA KARAR VERME
- Görüntü üzerinde görmek ya da yorumlamak istediğiniz detayları iyi analiz edin.
- Her bir çözünürlükte nelerin görülebilir olduğunu anlamak için aşağıdaki örneklere göz atın. Görüntü üzerinde görmek istediğiniz detayların önemini belirleyin. Görmek istediğiniz detayların önemi, projenin maliyeti ile görüntü maliyetini analiz edin.
- Uydu görüntüsü temin edeceğiniz alanı (AOI) daha düşük çözünürlükte sürekli izleyin. AOI üzerinde bir değişiklik algılandığında, daha yüksek çözünürlüklü görüntüler ile daha fazla ayrıntı elde edebilirsiniz.
NE GÖREBİLİRSİNİZ?
İzlemek istediğiniz nesnenin boyutunu düşünün. Örneğin:
Araçların izlenmesi:
- Ortalama bir araba ~ 2m x 4.5m’dir.
- Yüksek 0,5m çözünürlük: araç 4 x 9 pikseli kaplayacaktır. Bu rengi ve genel şekli algılamak için yeterlidir
- Çok Yüksek 0.3m çözünürlük: araç 7 x 15 piksel kaplıyor, pencere gibi şekil ve detayları daha iyi görebilirsiniz.
10m
3m
1.5m
50cm
30cm
30cm
Düşük Çözünürlük
10m
Örnek Kullanımlar:
- Büyük ölçekli (şehir çapında) izleme
- Arazi değişim tespiti
- Altyapı kalıplarının belirlenmesi
- Su kütlesi tespiti
Çok sayıda bant ek bilgi sağlar
Orta Çözünürlük
3m
Örnek Kullanımlar:
- Altyapı izleme
- Arazi sınıflandırması
- Değişim analizi – kentsel yayılmayı izleme
- Su kütlesi tespiti
- Bitki örtüsü izleme
Daha fazla bant sayısı ek bilgi sağlar
Orta Çözünürlük
1,5m
Örnek Kullanımlar:
- Altyapı izleme
- Arazi sınıflandırması
- Bina belirleme/sınıflandırma
- Ayrıntılı değişiklik algılama
- Su kütlesi tespiti
- Bitki örtüsü izleme
Yüksek Çözünürlük
50 cm
Örnek Kullanımlar:
- Ağaç sayma
- Bina özelliği algılama
- Detaylı arazi sınıflandırması ve değişiklik tespiti
- Taşıt algılama
- Havuz algılama
- Hassas tarım uygulamaları
- Kırsal alan Kadastrosu
Çok Yüksek Çözünürlük
30 cm
Örnek Kullanımlar:
- Ağaç sayma
- Bina özelliklerinin tespiti (ör. Güneş panelleri, bacalar)
- Ayrıntılı arazi sınıflandırması
- Araç algılama
- Havuz algılama
- Yol özelliği algılama (ör. yaya geçitleri, şeritler, kaldırımlar)
- Yaya izleme
- Hassas tarım uygulamaları
- Kentsel alan Kadastrosu
- Uygulama İmar Planı
- Varlık yönetimi