OTURUM 4 3 BOYUTLU UYGULAMALAR

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
OTURUM 4
3 BOYUTLU UYGULAMALAR
Oturum Başkanı: Yrd. Doç.Dr. Hakan Akçın
Citysurf Yazılımı İle 3 Boyutlu Kentler
Yoltay (Piri Reis Ltd.), E. Uçaner (Etimesut Bel.) G. Dağgez
( Piri Reis ltd.)
Çorum Belediyesi Katılımcı 3D Kent Bilgi Sistemi
N. Burhan (Çorum Bel.)
Kurumsal GIS Çözümü- NETGIS Server 3D
T. E. Toptaş (Netcad)
3D CITY VAQS: Üç Boyutlu Şehir Modelleri Oluşturma, Görüntüleme ve Sorgulama Sistemi
S. Doğan(OMÜ) , R. Doğan(Samsun Valiliği) , O. Altan (İTÜ)
Hücre Tabanlı Heyelan Duyarlılık Haritalarının Oluşturulması
A.Erener, G. Sarp, HSB.Duzgun (ODTÜ)
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
231
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
232
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
CITYSURF YAZILIMI İLE 3 BOYUTLU KENTLER
A. Yoltay1, E. Uçaner2, G. Dağgez3
1
Piri Reis Ltd. Şti., Projeler Koordinatörü, Ankara adil.yoltay@citysurf.com.tr
2
Etimesgut Belediyesi, Bilgi İşlem Müdürü, Ankara erkan@etimesgut.bel.tr
3
Piri Reis Ltd. Şti., Teknoloji Danışmanı, Ankara gokhan.daggez@citysurf.com.tr
ÖZET
Bu çalışmada 3 Boyutlu Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) görüntüleyicisi olan CitySurf ile şehirlerin CBS projeleri oluşturulduktan sonra görüntüleme aşaması anlatılmaktadır.
Programda, kadastro planları, uydu fotoğrafları, arazi modelleri binalar, yollar, önemli merkezler gibi veri setleri girdi
olarak tanımlanabilmektedir. Nesnelerin tanımları verildiğinde program otomatik olarak bina modellerini ve diğer bütün
verileri 3- boyutlu hale getirmekte, istenen detaylar eklenebilmekte ve elde edilen veriler 3-boyutlu ortamda internet
aracılığıyla görüntülenebilmektedir.
Mevcut birçok proje içerisinden, Etimesgut Belediyesi bünyesindeki CBS verilerinin CitySurf yazılımı ile internet ortamına
sunulması örnek proje olarak irdelenmiştir.
Google Earth ve Virtual Earth’ün alternatifi olan CitySurf ile sınırsız büyüklükteki veri, düşük bant genişliğinde bile kesintisiz olarak sunularak tüm Türkiye’nin 3 boyutlu coğrafi bilgi sistemi oluşturabilir.
Anahtar Sözcükler: Google Earth, CitySurf, Üç boyutlu coğrafi bilgi sistemi, uydu fotoğrafları, bina modeli.
1. GİRİŞ
Yaşadığımız bilgi çağında, bilgi teknolojisi çok değişik alanlarında insanlığa hizmet vermektedir.
(Yomralıoğlu, 1999) Coğrafi bilgi sistemleri birçok belediyede, kurumda mevcutta kurulmuş olup hepsinde de
2 boyutlu olarak sistem işlemektedir. 3-boyutlu Coğrafi bilgi sistemi teknolojisi olarak görüntüleme ve her
hususun detaylarıyla incelenmesi son 2 yıl içerisinde artan inceleme konulardan biri olmuştur. Bu alanda örneğin Google firması, Google Earth isimli yazılımıyla uydu fotoğraflarını şehir planlarından elde edilen 3
boyutlu görüntülerle birleştirerek görsel bir coğrafi bilgi sistemini gerçekleştirmiştir. Bu alanda Türkiye’de ise
CitySurf bir ilki gerçekleştirmiştir (Tortop, 2006).
Google Earth’de şu anda mevcut olan 3-boyutlu şehirler daha çok ABD’nde bulunan birkaç şehirden oluşmaktadır. Arazi modeli için benzer bir çalışma NASA World Wind ile yine Amerika’da yapılmıştır. Büyük ve
karmaşık sistemlerin modellenmesi bilgisayar grafiği açısından önemli bir problemdir. Gelişen bilgisayar
sistemleri ve görüntüleme algoritmaları sanal ortam modellerine ihtiyacı artırmaktadır. Günümüzde bilgisayar
sistemleri ve ortalama standart olan 1024 kb hızındaki internet bağlantısı büyük üç boyutlu modellerin görüntülenmesine olanak vermektedir. Görüntüleme sistemleri uçuş simülasyonları ve şehir planlamadan bilgisayar
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
233
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
oyunlarına ve uzaktan algılama yöntemleriyle tarımsal çalışmalara, deprem sonrası analize kadar birçok alanda
kullanılmaktadır.
Bu sistemlerde kullanılmak üzere, mevcut şehirlerin birebir modellerini oluşturarak 3 boyutlu coğrafi bilgi
sistemini kurmak zaman ve para gibi maliyetler açısından çok masraflı olacaktır. Bu çalışmanın esas amacı,
mevcut coğrafi bilgi sistemlerinde yer alan 2 boyutlu verileri, 3-boyutlu ortama gerçekçi olarak taşımak ve
elde edilen 3-boyutlu veriyi gerçek zamanlı olarak internet üzerinde görüntülemektir.
CitySurf ile projelerin 3 boyutlu olarak görüntülenmesinde kurumların, belediyelerin mevcut verilerinden
yararlanılmakta ve bu verilerle 3 boyutlu olarak görüntülenmesi oluşturulmaktadır. Elde edilen veriler görüntüleme algoritmasına transfer edilmek suretiyle gerçek zamanlı görüntüleme yapılabilmektedir.
2. Benzer Yöntemlerle Yapılan Çalışmalar
Mevcut coğrafi bilgi sistemi projelerinde şehir modellerinin oluşturulmasında başarı sağlayan bir yaklaşım
fotogrametri ve resim işleme ile bina ve sokakların modellerinin oluşturulmasıdır. Bir başka yaklaşım ise lazer
tarayıcılar yardımıyla uzaktan algılama teknolojilerinin kullanılmasını baz alır. Bu yaklaşımlar oldukça başarılı ve güvenilir coğrafi bilgi sistemi modelleri sağlamasına karşın,
1. Otomatik olarak üretim yapmadıklarından,
2. İnternet tabanlı olmadıklarından,
3. Analiz ve sorgulama yeteneklerine sahip olmamaları sebebiyle
Çoğunlukla pratik değillerdir
3. Model Üretim Sistemi
3 boyutlu coğrafi bilgi sistemi görüntüleyicisi olan CitySurf yazılımı
•
ESRI firmasının “shape” (shp) ve
•
MAPINFO firmasının “TAB” formatını kullanmaktadır.
SHP ve TAB formatı oldukça basit, standart ve genel olarak kabul gördüğünden belediye ve kurumlar tarafından eldeki veriler düşünüldüğünde en temel formatlar olarak kabul edilebilir. Sistem çıktı olarak bina modellerini SHP ve TAB formatında oluşturmaktadır. Binalar ayrı ayrı sisteme işlenerek değil veritabanındaki kolonlardan kat yüksekliği bilgisi sayesinde bütün binalar CitySurf ile otomatik olarak yükseltilir. Bina tabanlarının
ve yükseklik bilgilerinin kullanılmasıyla elde edilen bina modelleri hem istenen detayda bilgi vermekte, hem
de görüntülenen modelin mimari yapısını gerçekçi bir şekilde yansıtmaktadır. Sunulan bu teknikle, istenen
mimari yapıdaki binaların kısa sürede üretilmesine olanak sağlamaktadır. Binaların arazi üzerinde nasıl gerçekçi bir şekilde 3.boyutta görüntülendiği Şekil 1’de verilmiştir
234
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 1 : Etimesgut ilçesinin 3 boyutlu binaları
Binalar CitySurf projesinde sadece görsel olarak değil aynı zamanda ilişkisel veri tabanı yönetim sistemlerinde
depolanan grafik ve sözel verilere de erişim imkânı sağlar.
Binalara kaplanacak fotogerçekçi doku bilgisi de sisteme tek tek işlenerek değil kolon bilgisine göre otomatik
olarak program tarafından yapılmaktadır. Sahadan çekilen bina resimlerinin binalara kaplandıktan sonraki
görüntüsü Şekil 2’de verilmiştir. Fotogerçekçi doku görüntüleri elde etmek için sahadan çekilen fotoğrafların
perspektif düzeltme işlemlerinin yapılması gerekmektedir.
Şekil 2: İstanbul Bahçeşehir ilçesindeki bina resimlerinin doku olarak kaplanmış şekli
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
235
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Sistemde kullanılan veriler;
Vektör Veriler:
1. Sayısal temel arazi modeli: 1/1000 lik Halihazır haritalardan elde edilen arazi modeli Şekil 3 de görüldüğü
gibi Ikonos uydu görüntüsünde altlık olarak kullanılmıştır.
2. Uydu fotoğrafları: Ikonos, Qickbird, Aster
3. Binalar: Kent içinde yer alan tüm yapılar
4. Yollar: Tüm karayolu ve şehir içi yollar
5. Önemli Merkezler: Okullar, eczaneler, kafeteryalar, sinemalar
6. 3D katı modeller: Herhangi bir 3 boyutlu tasarım programı aracılığıyla üretilen bina modelleri minimum
vertexden oluşacak şekilde sisteme entegre edilir. Şekil 3’de görülen bina modelleri 3D Max programıyla
yapılmış ve CitySurf’e entegre edilmiştir.
Şekil 3: İstanbul Bahçeşehir ilçesindeki bina resimlerinin doku olarak kaplanmış şekli
4. GÖRÜNTÜLEME SİSTEMİ
CitySurf görüntüleme sistemleri, etkili ve hızlı bir gezinti yapmak, sistemdeki verileri hızlı bir şekilde görüntülemek ve sorgulamak için, görüntüye aktif olarak katılım göstermeyen verilerin atılmasına şiddetle ihtiyaç
duymaktadır. Bakış açısı dışındakilerin atılması ve arkada kalan bölgelerin atılması için etkili algoritmalar
mevcuttur. Ancak, kapatılan bölgelerin atılması algoritmaları hâlâ çok maliyetlidir. Özellikle, nesne uzayına
bağlı kapatılan bölgelerin atılması algoritmaları, genellikle her bir gezinti noktası ve her bir bakış açısı için
görüntünün önceden hesaplanmasına ihtiyaç duymaktadır. Saklanması gereken veri miktarı aşırı oranda arttığından, gezinti yapılabilecek alanın hücrelendirilmesi ve böylece önişlemden geçen kapatılan bölgelerin atılması işleminin sonucu olan bilgi miktarının azaltılması büyük önem taşımaktadır. Kapatılan alanların atılmasını tespit etmek için ön işleme ihtiyaç duyan algoritmalar her bir bakış noktası için büyük miktarda veri depolamaya ihtiyaç duymaktadır. Görüntüleme esnasında ise kullanıcıya doğru dönmemiş nesne kesimleri de donanım tarafından elenerek hızlı bir görüntüleme sağlanmaktadır.
236
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
5. Sonuç ve Gelecek Çalışmalar
Bu çalışmada belediyeler ve kurumların mevcut verileri kullanılarak internet tabanlı 3 boyutlu coğrafi bilgi
sistemi çalışması sunulmuştur. Binalar, mevcut bir uydu fotoğrafı üzerindeki izdüşümleri kullanılarak değil
bina şekilleri itibariyle gerçek planlarına uygun şekilde görüntülenmektedir. Vektör veriler kısmında saydığımız yollar, mülkiyet verileri, önemli merkezler içinde aynı şey söz konusudur. Gelecekte CitySurf yazılımı
sayesinde internet üzerinden bütün Türkiye’nin Coğrafi bilgi sistemi projesinin yayınlaması hedeflenmektedir.
KAYNAKLAR
Tortop İ. 2006. Citysurf, Bilim ve Teknik Dergisi, sayı: 465, sayfa: 47.
Yomralıoğlu T., 1999. Yerel yönetimlerde kent bilgi sistemi uygulamaları sempozyumu
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
237
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
ÇORUM BELEDİYESİ KATILIMCI 3D KENT BİLGİ SİSTEMİ
N. BURHAN
Çorum Belediyesi,Araştırma Planlama Birimi, nuriburhan@gmail.com
ÖZET
Önümüzdeki yıllar içerisinde çok değişik ilgi çekici harita bazlı uygulamalara şahit olacağız. Bu akıllı haritalar insanların, kurumların ne istediği ne aradığı ne karar vereceği konularında yol gösterecek yardımcı olacak bilgilendirecek ve
mekan bazlı karar alma ve verme sürecine katkıda bulunacaktır. Haritalar fonksiyonellik açısından geliştikçe, hayatlarımızı zenginleştirmeye ilgi çekici yapmaya kolaylaştırmaya başlayacak ve daha iyi daha hassas daha güncel coğrafi veri
üretimi ve dolayısıyla da coğrafi bilgi sistemi önem kazanacaktır.
Ülkemizde oluşturulan Coğrafi Bilgi Sistemleri görsellikten uzak ve internete açık olmamasından dolayı son kullanıcılar,
mekansal verilere yeterli hızda ve kolaylıkta ulaşamamakta. Çorum Belediyesi’nce hazırlanan Web tabanlı üç boyutlu
Coğrafi Bilgi Sistemi ile CBS nin kentlerde uygulanmasında yeni bir boyut açıldı. Mekansal verileri oluşturup analiz eden
bilgisayar uzmanı kişilerin bu verileri kullanması yeterli görülmedi. Mekansal veriler vatandaşa da hizmet edebilir hale
getirildi. Eğitim durumu da az olan kesimler, öğrenciler, adres arayan vatandaşlar, emlak hizmeti veren işyeri sahipleri
önceleri bu sistemden harita görmeyi amaçlar iken gün geçtikçe mekansal objeleri sorgulamayı ve kendi bilgilerini bu
sistemden sunmayı amaç edindiler.
Uzun yıllardır Dünya ve Türkiye’deki Coğrafi bilgi sistemi firmaları insanlara Coğrafi bilgi sistemini, harita kültürünü
anlatmaya çalışırken Google Earth gibi bir yazılımın çıkmasıyla bir yıl içinde tüm dünyada 260.000.000 kişi bu yazılımı
kullanmaya başladı. Bunun sebebi kullanım kolaylığı, uydu fotoğrafının anlaşılabilirliği ve 3 boyutlu olmasıydı.
Biz de Google Earth’ün bu başarısını yakalayabilecek ayrıca vatandaşın sadece veriyi görüntülemesinin dışında aynı
zamanda vatandaş olarak taleplerini belediyeye Online (çevrim içi ) olarak ulaştırabileceği bir ortamı nasıl sağlarızı
düşündük. Bilindiği üzere Web 1.0 internet siteleri yalnız veriyi yayınlar iken, Web 2.0 internet siteleri kullanıcının da veri
girmesine imkan verir. Çorum Belediyesi Katılımcı 3D (Üç Boyutlu) Kent Bilgi Sistemi 13.06.2008 tarihinde Ankara’da
tanıtım kokteyli ile açıldı. Artık vatandaşın da yetkisi doğrultusunda coğrafi verisini paylaşabileceği Türkiye’nin ilk
GEOWEB 2.0 Coğrafi Bilgi Sistemi hayata geçti.
Anahtar Sözcükler: GEOWEB 2.0, Belediye, Kent Bilgi Sistemi, Citysurf
238
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
YAPILAN ÇALIŞMALAR
Proje; 18.06.2008 tarihinde tanıtım kokteyli ile internete açılmıştır. Projenin internetten sunumu için yerli bir
yazılım olan “Citysurf Globe 3D Kent Bilgi Sistemi” kullanılmaktadır. Projenin Güncelleme ve zenginleştirme
çalışmaları devam etmektedir.
Proje çerçevesinde ulusal projeler ile bağlantı kurulması hedeflemektedir. Bu sebepten İç İşleri Bakanlığı
Nüfus ve Vatandaşlık Genel Müdürlüğü (NVİ) bünyesinde bulunan Ulusal Adres Veritabanında (UAVT)
kullanılan Tanıtım Numaraları, haritalarımızda bulunan sokak çizgileri ile eşleştirilmiş ve rapor alınması sağlanmıştır.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
239
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 1: Projede hedeflenen Coğrafi Bilgi Sistemi Kurgusu
Sistem tasarımı ve veri toplanması belediyemiz personelince yapılmıştır. Projenin temelini oluşturan 3D Boyutlu harita altyapısı, İnternet tabanlı Türkiye’de ilk kez Çorum Belediyesi’nce yapılmıştır. Proje bünyesinde
aşağıdaki katmanlar bulunmaktadır.
a. Doku kaplı 3D binalar ve önemli merkezler
b. Parseller ve bağlı olduğu sözel bilgileri( Parsel Bilgileri, Ruhsatları, Emlak Beyanları..)
c. Sokaklar ve Dış Kapı Numaraları
d. İmar planları, İmar fonksiyon adaları
e. Mezar yerleri
f. asp.net ile hazırlanan web sayfaları ile öznitelik bilgileri
Web
240
Şekil 2: İmar Planı üzerinde sorgulama yapılması
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Genel amacımız Valilik Birimlerinin de Çorum KBS Bilgi Havuzuna katkıda bulunması. Şu an gerçekleşen
projemizde tüm birimler ve vatandaş veri alabilmekte yalnız belediye birimleri veri eklemektedir.
Sistemde bulunan harita katmanları
•
09.07.2008 Quickbird uydu fotoğrafı (315 km’2)
•
Arazi modeli
•
Coğrafi nesneler açık kaynak kodlu PostGIS_SQL veritabanında tutulmakta
•
Mahalle Sınırları (İdari ve Tapu Mahalleleri ayrı ayrı)
•
Cadde/Sokak
Kapı)
•
3D Binalar (17000 Adet)
•
Kadastro / İmar Parselleri (41200 Adet)
•
Pafta Sınırları
•
Yeşil Alanlar
•
3D Model Objeler( Saat Kulesi,
sı, Veli Paşa Hanı, Veli Paşa Konağı)
•
Okul, Eczane, Muhtarlık, Cami, Market, Fabrika, Benzinlik Yerleri
•
Çorum İlçe Sınırları, Karayolları, Köy merkezleri
•
1/100 000 ölçekli Çevre düzeni planında bulunan vektör katmanlar
o
Yerleşim yerleri
o
Sanayi, tarım bölgeleri
o
Toprak bilgileri
o
Zemin ve fay hattı bilgileri
o
Su yolları ve gölleri ….
Adları,
Dış
kapı
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
Numaraları
Müze,
(2080
adet
Stadyum,
Sokak,
Binevler
20000
Parkı,
adet
Belediye
Dış
Bina
241
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 3: Dünyanın muhtemel ilk web tabanlı 3D Mezarlık Bilgi Sisteminden bir görüntü
GELİNEN NOKTADA VARILAN SONUÇLAR
Sistem internet üzerinden bilgilendirme sağlıyor, bu sayede vatandaş ve personel coğrafi bilgiye daha hızlı
ulaşıyor, zaman ve işgücü tasarrufu sağlanıyor. Harita Mühendisliği dışındaki disiplinler ve vatandaş harita
kullanma kültürüne alışıyor.
Sistem kullanıcı sayısı her geçen gün artmakta. Kullanıcıların sisteme bağlanma sebeplerinin sistemin işlevsel
olduğu, yani günlük işlerine yardımcı olduğu sonucunu çıkmaktadır.
İmar durumu veren belediye birimimiz, uygulamadan sonra imar durumu bilgi talebi için müracaat sayısının
azaldığını belirtmiştir.
Belediye bünyesindeki İmar ve diğer birim personeli, kağıt paftalardan harita aramak zorunda kalmadan ilgili
bilgilere ekrandan ulaşabilmektedir. İlimizde çalışan mühendisler ve adresle işi olan nakliyeciler tarafından
yoğun bir şekilde kullanılmaktadır.
Bu altlıklar sayesinde çeşitli mühendislik projeleri; daha hızlı ve etkin hazırlanmaktadır.
Klasik yöntemde belediye mezarlık işleri birimleri kabir yerlerini haritaya işlemezler. Mezarlık haritasının
Sisteme aktarılması ile artık kabir yerleri kayıt altına alınmış oldu. Yakınını yerini bilmeyen bir vatandaşa
artık yardımcı olunabiliyor.
Vatandaş ve meslek gruplarının belediyeye gelmeden işlerini yapabilmelerinin yanında, İnşaat yapmak isteyen
müteahhit boş arsaları haritadan daha kolay görüp sahipleri ile daha kolay temasa geçebilmektedir.
Emlakcılar müşterilerine ekrandan tarif imkanı bulmuşlardır.
Tapu senedi olan bir imar parseli rahatlıkla sistemden bulanabilir.
242
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Son dönemde artık vatandaşların da kendi bilgilerini sunabilecekleri, tam anlamıyla katılımcı bir modele
geçilmiştir.
Şekil 4: Çorum Belediyesi 3D Kent Bilgi Sisteminden bir görüntü
• Google arama motoruna Kent bilgi Sistemi yazıldığında listeye gelen ilk belediyenin Çorum Belediyesi
Kent Bilgi Sistemi olması vatandaşın sistemden yararlandığının bir göstergesi.
• Çorum Belediyesi Web Sayfası Anketinde “Belediyemiz En Beğenilen Hizmeti” Anketinde Doğalgazdan
sonra en çok oylanan konu 3D Kent Bilgi Sistemi çalışması olmuştur.
o http://www.corum.bel.tr/questionnaire/questionnaire.asp?QID=25
• Kullanıcıya yön göstermesi için yardım sayfası hazırlandı.
o http://kbs.corum.bel.tr/kbs/Help3D.aspx
KAYNAKÇA
Katılımcı 3D Kent Bilgi Sistemine ulaşmak için ücretsiz istemci(client) yazılımın kurulması gerekmektedir.
• Çorum Belediyesi Kent Bilgi Sistemi Sayfaları
http://kbs.corum.bel.tr/
• Programı sağladığımız ve destek aldığımız firmanın web sayfası
http://www.citysurf.com.tr/
• Çorum Belediyesi Mezarlık Bilgi Sistemi dosyaları
Http://kbs.corum.bel.tr/Downoad/Citysurf_MEBIS.zip
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
243
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
KURUMSAL GIS ÇÖZÜMÜ – NETGIS SERVER 3D
Tunç Emre TOPTAŞ
Netcad, Eğitim Hizmetleri Müdürü, Yük.Şehir Plancısı, CBS Uzmanu-Eğitmeni, Ankara,
tunc.toptas@netcad.com.tr
ÖZET
NETGIS|Server3D, tamamen bütünleşik yapıda konumsal ve sözel veritabanı desteği, harita sunumu, vektör, raster veri
sunumu, konumsal analiz, eş zamanlı veri düzenleme ve coğrafi uygulama geliştirmek üzere tasarlanmış olan, uluslararası
GIS standartlarındaki spesifikasyonları taşıyan bileşenlerden oluşan kurumsal GIS çözümüdür.
E-devlet altyapısının uluslar arası standartlarda oluşturulması gerekir. Kurumların yaptıkları yatırımlar birlikte çalışabilirlik ihtiyaçlarını karşılayabilecek güçte, her kurumun ihtiyacına göre konfrige edilebilir, ölçeklenebilir ve esnek yapıda
marka bağımsız olarak client mimarileri ile entegre olabilen, güvenli çalışabilen uluslar arası standartlardaki teknolojilere yönelik olarak yapılmalıdır.
NETGIS|Server3D, ‘birlikte çalışabilirlik’, ‘VTYS bağımsızlık’, ‘zengin veri tipi ve format desteği’, ‘ölçeklenebilirlik’,
‘teknik ve fonksiyonel ilerilik’, ‘esneklik’ ve ‘güvenlik’ olmak üzere yedi temel özellik üzerine kurulmuştur. Kamu
kurumları ve yerel yönetim birimlerinde NETGIS|Server3D’lerin kullanılması ile ülke ölçeğinde merkezi kontrol
sağlanacak, bu sayede mükerrer veri üretiminin önüne geçilecek, üretilen projeler web üzerinden yayımlanabilecek, edit
edilebilecek, paylaşılabilecektir. Bu sayede tüm Türkiye ortak veri havuzunda çalışabilecek, e-dönüşüm sürecinde ülke
ölçeğinde altyapı oluşturacaktır.
Anahtar Sözcükler: GIS, CBS, e-dönüşüm, GIS Server, 3D
1. KURUMSAL GIS ÇÖZÜMÜ - NETGIS| Server 3D
1.1. BİRLİKTE ÇALIŞABİLİRLİĞİN GEREKLİLİĞİ
Birlikte çalışabilirlik, verilerin kurumlar arasında ve bilgi sistemlerinde etkin olarak paylaşılabilme ve kullanılabilme yeteneğinin gerçekleşmesini sağlayan çok boyutlu bir kavramdır. Birlikte çalışabilirliği “European
Public Administration Network eGovernment Working Group”, ”Key Principles of an Interoperability
Architecture-2004”da ‘bir sistemin ya da sürecin ortak standartlar çerçevesinde bir diğer sistemin ya da
sürecin bilgisini ve/veya işlevlerini kullanabilme yeteneği’ olarak tanımlamıştır. Birlikte çalışabilirlik için en
önemli parametre olan ‘standartlar’ konusuna vurgu yapan bu tanımdan da anlaşılacağı üzere ülke ölçeğinde
birlikte çalışabilirlik için öncelikle kullanılacak ‘standartlar’ın belirlenmesi gerekmektedir. E-devlet teknolojik
altyapı standartlarının belirlenmesi; üretilecek, depolanacak, yönetilecek verilerin sunulması, taşınması, güvenliği, veri ortak modelinin ve veri değişim altyapısının oluşturulması ve geliştirilen çözümlerin teknik standartlarının belirlenmesi atılacak ilk adımlar olmalıdır. Birlikte çalışabilirliğin sağlanması bilginin internet
üzerinden, etkin, her noktadan hızla erişilebilir ve güvenli olarak paylaşılması ile mümkün olabilir. Günümüz
244
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
teknolojilerinin sağladığı ‘Server teknolojileri’, ve ‘kurumsal portal’ desteği, birlikte çalışabilirliği mümkün
hale getirmektedir.
E-devlet altyapısının uluslar arası standartlarda oluşturulması gerekir. Kurumların yaptıkları yatırımlar birlikte
çalışabilirlik ihtiyaçlarını karşılayabilecek güçte, her kurumun ihtiyacına göre konfrige edilebilir, ölçeklenebilir ve esnek yapıda marka bağımsız olarak client mimarileri ile entegre olabilen, güvenli çalışabilen uluslar
arası standartlardaki teknolojilere yönelik olarak yapılmalıdır.
2. Netgıs|Server
Uluslar arası standartlardaki NETGIS|Server, ‘birlikte çalışabilirlik’, ‘VTYS bağımsızlık’, ‘zengin veri tipi ve
format desteği’, ‘ölçeklenebilirlik’, ‘teknik ve fonksiyonel ilerilik’, ‘esneklik’ ve ‘güvenlik’ olmak üzere yedi
temel özellik üzerine kurulmuştur. Kamu kurumları ve yerel yönetim birimlerinde NETGIS|Server’laerın
kullanılması ile ülke ölçeğinde merkezi kontrol sağlanacak, bu sayede mükerrer veri üretiminin önüne
geçilecek, üretilen projeler web üzerinden yayımlanabilecek, edit edilebilecek, paylaşılabilecektir. Bu sayede
tüm Türkiye ortak veri havuzunda çalışabilecek, e-dönüşüm sürecinde ülke ölçeğinde altyapı oluşturacaktır.
NETGIS|Server tamamen bütünleşik yapıda konumsal ve sözel veritabanı desteği, harita sunumu, vektör,
raster veri sunumu, konumsal analiz, eş zamanlı veri düzenleme ve coğrafi uygulama geliştirmek üzere tasarlanmış iki ve üç boyutlu kurumsal GIS çözümüdür.
YOLLAR
ALTYAPI
İM A
ÇEVRE
NETGIS|SERVER
SAĞLIK
EKONOMİ
GÜVENLİK
Şekil 1 : NETGIS|Server ile Birlikte Çalışabilirliğin Sağlanması
NETGIS|Server, e-dönüşüm sürecinde Türkiye’nin veri portalını TUCBS(Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi
Sistemi) standartları ile oluşturacak, bu sayede dünya ölçeğinde sorunsuz, güvenli veri paylaşımı ve yönetimi
sağlanabilecektir.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
245
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
NETGIS|SERVER MASAÜSTÜ CAD VE GIS YAZILIMLARI İLE BİRLİKTE ÇALIŞMAK ÜZERE TASARLANMIŞTIR. MERKEZİ KONUMSAL VE KONUMSAL OLMAYAN VERİLERİN GÜNCEL TUTULABİLMESİ İÇİN MASAÜSTÜ CAD VE GIS UYGULAMALARI İLE ENTEGRASYON SAĞLANMAKTADIR. NETGIS|SERVER AUTOCAD, NETCAD 5.0 GIS, MİCROSTATİON, ARCGIS, MAPİNFO..VB.
GİBİ YAZILIMLAR İLE AYNI METAVERİ STANDARDINDA BİR ARADA ÇALIŞABİLİR.
AutoCAD
Microstation
Netcad 5.0 GIS
Other
NETGIS|Server
ArcGIS
MapInfo
Şekil 2: GIS&CAD Teknolojileri İle Tam Uyum
NETGIS|Server bileşenleri Open Geospatial Consortium (OGC) tarafından verilen
- WMS (Web Map Services),
- WFS (Web Feature Services),
- SF-SQL (NG/BG) (Simple Features for SQL/Normalized Geometry/Binary Geometry) belgelerine sahiptir.
Bu sayede OGC uyumlu istemciler ile bir arada çalışabilir.
NETGIS|Server, anında projeksiyon dönüşümünü (on the fly) destekler. Farklı projeksiyon sistemlerinde
tanımlanmış raster ve vektör yapıdaki verileri ‘on the fly’ ederek birlikte çalışabilirliği kolaylaştırır.
Jeoloji
Yağmur Suyu
Doğalgaz
Atık Su
İçme Suyu
Numarataj
Halihazır Haritalar
İmar Planları
Kadastro Haritaları
Raster
Şekil 3: Birlikte Çalışabilirlğe Uygun Esnek Mimari
246
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
NETGIS|Server, VTYS bağımsızdır. Oracle, Oracle Spatial, MS SQL Server, MS SQL Server 2008, MS
SQL Server Express, Postgres, PostGIS, Personel GeoDatabase ve ArcSDE’yi destekler.
NETGIS|Server üzerinde geliştirilen uygulamalar da VTYS bağımsızdır. Herhangi bir VTYS de oluşturulan
şema ve bilgiler bir diğerine kayıpsız aktarılır. Konumsal veri desteği olan VTYS’lerin bu özelliği kullanılır,
olmayanlar için NETGIS Geometri yapısı kullanılır.
VTYS bağımsızlık sınırsız ölçeklenebilirlik ve esneklik sağlar. Yatırımınız korunur. Veri hacminize ve
trafiğinize göre çözüm seçenekleriniz artar.
VTYS Bağımsızlık sayesinde tüm veritabanları ile kolaylıkla entegre çalışılabilinecek, Farklı veritabanlarında
oluşturulmuş
uygulamalar bir arada kullanılabilinecek, İhtiyaca yönelik veritabanı seçim
olanağı ile düşük maliyet sağlanacak, Kurumlar arası veri alışverişi mümkün olabilecek bu sayede birlikte
çalışabilirlik desteklenecektir.
TÜM VT’LERE TAM UYUM
- Oracle
- Oracle Spatial
- MS SQL Server
- MS SQL Server 2008
- MS SQL Server Express
- Postgres
- PostGIS
- Personel Geodatabase
- ArcSDE
-…
NETGIS|Server
Şekil 4 : VTYS Bağımsızlık
NETGIS|Server farklı yapıdaki veri tiplerini destekler; nokta, çizgi, alan geometrilerine 2D ve 3D desteği,
LRS (Lineer Referencing System) desteği, Network analiz desteği TIN, DEM desteği Raster desteği(1 Bit-64
Bit Float’a kadar her türlü kombinasyon) CAD nesneleri desteği sağlar.
NETGIS|Server farklı yapıdaki veri formatlarını destekler. Vektör ve Raster veri formatları (100+) doğrudan
veya çevrim yolu ile desteklenir.
NETGIS|Server, ‘Network Analiz’ yeteneklerine sahiptir.. Her türlü ağı(network) tanımlayabilir. Elektrik,
doğalgaz, yol, içmesuyu, kanalizasyon, yağmursuyu..vb. ağlar tanımlanabilir. Ağlar üzerinde en kısa yol
analizi, en uygun yol analizi, etkilenme analizi (arızalı hattan etkilenen aboneler gibi), ulaşılabilirlik analizi,
bir noktaya eşit uzaklıktaki nodlar..vb. analizler yapabilir.
NETGIS|Server, LRS(Lineer Referencing System veya Dynamic Segmentation) yeteneklerine sahiptir.
Nokta/Çizgi geometriden LRS geometriye ve tersi çevrimleri dinamik veya kalıcı olarak yapabilir. Bu yetenek
de VTYS bağımsızdır.
NETGIS|Server, ölçeklenebilir bir mimariye sahiptir.Farklı boyut ve gereksinimlerdeki kurum ve kurulaşlara
göre, yapısal özellikleri değişmeksizin çözüm sunar. Kurumsal ve kurumlar arası hiyerarşik veri yönetimi
olanağı sağlar.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
247
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
ŞEFLİK
BAKANLIK
GENEL
BÖLGE
MÜDÜRLÜK
MÜDÜRLÜĞÜ
Şekil 5: Ölçeklenebilir Mimari
NETGIS|Server güçlü bir ‘Render Motoru’na sahiptir. Bu sayede, dinamik render seçenekleri sunar. Tematik
haritalar ayrı çalışma alanları veya veri oluşturmadan dinamik olarak oluşturulur ve sunulur. Render motoru
seçenekli olarak önceden render edilmiş karo desteği verir. Bu sayede eş zamanlı olarak binlerce kullanıcı
desteklenebilir. İstenildiğinde Google Maps haritaları da altlık olarak kullanılabilir.
Şekil 5 : Güçlü Render Özelliği
NETGIS|Server, raster ve vektör veriler için Google Earth ile dinamik bağlantı desteği sağlar. Mevcut
konumsal ve konumsal olmayan veriler GE üzerinde görüntülenebilir ve sorgulanabilirler.
NETGIS|Server, 3D görüntüleme ve sorgulama istemcisi içerir. Bu istemci ile 2D ortamdan yapılanların
tümü 3D ortamda da yapılabilir. Bu istemci ile vektör ve raster veriler arazi modeli üzerinde görüntülenir.
NETGIS|Server esnek mimarisi sayesinde bünyesinde pek çok alt sistem ve yüzlerce nesne barındırır; Yetki
Yöneticisi(Authorization Manager), Kayıt Yöneticisi (Log Manager), Konfigürasyon ve Ayar Yöneticisi
(Parameter Server), İş akış Yöneticisi (State Server), Tarife Yöneticisi (Scheduler) Form Oluşturucu (GUI
Builder) en önemli alt sistemlerdir. Bu alt sistemler pek çok uygulamayı hiç ya da çok az kod yazarak
oluşturabilmenizi sağlar. Sisteme SOAP, COM, COM+,NET Asembly ile erişilebilir. Visual Studio NET,
Java, C#, Delphi, VB, javascript gibi dillerden erişilebilir. NETGIS|Server, GIS destekli web uygulamaları için
hazır bileşenler içerir. Bileşenlerin bazıları hazır sayfalardır. Sadece proje adı verilip bir kaç dakika içinde
çalışma başlatılabilir. Bileşenler .NET ve html uygulamaları tarafından kullanılabilir.
248
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
NETGIS|Server,’yüksek güvenlik‘ sağlar. Tüm sistem özellikleri her düzeyde yetkilendirilebilir, tüm veri
hareketleri kayıt altına alınabilir, bu kayıtlar sorgulanabilir, Özel, yüksek güvenlik sağlayan algoritmaların
kullanılabileceği bir mimari sunar. NETGIS|Server ‘versiyonlama’ desteği sağlar. Veriler coğrafi bölgeler
bazınd kilitlenebilir, Geçmiş tüm veri düzenlemelerin (Ekle/Sil/Değiştir) izi tutulur. Herhangi bir zamana geri
dönebilmek mümkündür, düzenlenen verilerin geri gönderilmesi (check-in) sırasında fark raporları alınabilir.
WM
S
WF
S
GE
RASTE
R
DEM
METADA
TA
…
SİSTEM SERVİSLERİ
SERVİS YÖNETİCİSİ
RENDER MOTORU
SORGU MOTORU
LRS
MOTORU
NETWORK
MOTORU
KONUMSAL
İŞLEM MOTORU
VERİ ERİŞİM KATMANI
SİSTEM
ERİŞİM
KATMANI
ADAPTÖRLER veya NATİVE VTYS SÜRÜCÜLERİ
Şekil 6: NETGIS|Server Yazılım Mimarisi
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
249
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
3D CITY VAQS: ÜÇ BOYUTLU ŞEHİR MODELLERİ OLUŞTURMA,
GÖRÜNTÜLEME VE SORGULAMA SİSTEMİ
S. Doğan1, R. Doğan2, O. Altan3
1
Ondokuz Mayıs Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, Samsun
sedatdo@omu.edu.tr
2
Samsun Valiliği, Kalkınma Ofisi, Samsun dogan_rukiye@hotmail.com
3
İstanbul Teknik Üniversitesi, İnşaat Fakültesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü
oaltan@ins.itu.edu.tr
ÖZET
Şehirlerin yönetimi için şehirlerle ilgili 3B (üç boyutlu) konumsal verilerin görüntülenmesi, sorgulanması ve analiz
edilmesi işleri önemlidir. Bu makalede, 3B şehir modellerini etkin bir biçimde görüntüleyebilen, sorgulayabilen ve analiz
edebilen 3D-City VAQS (3D-City Visualization, Analyse and Query System) adını verdiğimiz ve tarafımızdan geliştirilen
bir 3B CBS yazılımı kısaca anlatılmaktadır. Yazılım sistemimizde, 3B şehir verilerinin geometri ve topolojilerini ifade
etmek için ilişkisel veritabanı modeli kullanılmıştır. 3B veriler, katmanlar ve tematik katmanlar şeklinde organize
edilmiştir. Her tematik katmanın kendisine ait bir öznitelik tablosu vardır. Sistemimiz, 3B verilerin hem geometri hem de
öznitelik bilgilerini sorgulayabilmektedir. 3B topolojik ilişkileri etkin bir şekilde modellemek için V3D veri yapısı
kullanılmış ve bu yapı ilişkisel veritabanı içerisinde yorumlanmıştır. Bütün sistem Borland C++ Builder programlama
platformunda geliştirilmiştir.
Anahtar Sözcükler: 3D City, modelling, GIS, photorealism, query, analysis.
1. GİRİŞ
Modern şehir yönetimi anlayışında, 3B konumsal bilgiler; özellikle konumsal planlama, iletişim, acil yardım
vb. gibi alanlarda çok önemli bir yer tutmaktadır. Bu işlerin kolayca ve etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmesi
için konumsal ve öznitelik bilgilerin bir arada 3B gösterimleri ile Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) içerisinde
yönetilmesi gerekir. CBS’nin varlık amacı, en başta geometrik ve semantik bilgilerin tek bir ortak sistemde
birleştirilmesini ve her iki kümede de analizlerin gerçekleştirilmesini sağlamaktır, (Zlatanova, 1999). Bir 3B
CBS, çok çeşitli konumsal işlemleri gerçekleştirebilmelidir. Bu işlemler aşağıdaki gibi özetlenebilir:
(Goodchild, 1987; Aronoff, 1995; Zlatanova, 1999).
1
Bir türe ait nesnenin semantik özelliklerine erişim,
2
Hem semantik hem de konum bilgilerine birlikte erişim,
3
Nesne
çiftleri
oluşturan
işlemler
sadece bir tane sahibi olan binalar),
4
Bir ya da birden çok türe ait nesne çiftleri ile ilgili semantik analiz işlemleri,
250
(örneğin,
verilen
bir
parselde
bulunan
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
ve
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
5
Veri çağırma/alma işlemleri (örneğin, bir binaya ait şu anki bilgiler nelerdir?),
6
Verilen şartları sağlayan verileri çağıran sorgulama işlemleri,
7
Semantik verilerin sorgulanması ve çağrılması,
8
Konumsal
ve
semantik
bindirme analizleri),
9
Komşuluk işlemleri (arama, topoğrafik işlemler, kontur çıkarma vs.),
10 Bağlantılılık
vs.),
işlemleri
bilgilerin
(süreklilik
bütünleşik
ölçüleri,
analizleri
tampon
bölge
(sınıflandırma,
oluşturma,
ağ
ölçme,
analizleri
11 Çıktı düzenleme ( harita yazıları ve işaretleri, metin etiketleri vs.).
Yukarıdaki işlemlerin gerçekleştirilebilmesi için öncelikle, nesnelerin geometrik ve tematik karakteristik
özellikleriyle bunların uzaysal ilişkilerinin bir veritabanı içerisinde bütünleştirilmesi gerekir.
Geometri, 3B nesnelerin uzaydaki konumunu ve şeklini tanımlar. Diğer taraftan topoloji, uzaydaki nesnelerin
arasındaki farklı türden ilişkilerin de belirlenmesini ve işlemlerde hesaba katılmasını sağlar. Bu farklı türden
ilişkilere örnek olarak; komşuluk, içerme, üst üste binme vs. verilebilir. Burada topoloji, geometrinin
tümleyeni olarak düşünülebilir. Nesnelerin topolojik ilişkileri geometrilerinden çıkarılır. Örneğin nesnelerin
komşuluk ilişkilerini bulmak için, nesnelerin geometrilerine bakarak komşu noktaların, kenarların, duvarların
vs. bulunması gerekir. Bunları bulmak için, geometrik uzayda çok zahmetli arama işlemleri, hesaplamalar ve
karşılaştırmalar yapmak gerekir. Bu denli yük getiren zahmetli işlerin bilgisayara getirdiği işlem maliyetini
azaltmak için, topolojik ilişkilerin açık olarak ve geometriden bağımsız bir şekilde saklanması yaklaşımı iyi
bir çözüm yöntemidir. Bu sayede, pahalı işlemler bir kez yapılarak topolojik ilişkiler belirlenir ve belirlenen
bu ilişkiler, sonraki analizlerde kullanılmak üzere veritabanına kaydedilir. Topolojik ilişkileri bu şekilde
saklanmış nesnelerle ilgili herhangi bir sorgulama veya analizin yapılması istendiğinde, tekrar karmaşık
hesapların yapılmasına gerek kalmaz. Bu yaklaşımda, topolojik ilişkilerin saklanması için bir veritabanına
gereksinim duyulduğu açıkça görülmektedir. Diğer taraftan, 3B verilerin bilgisayarın grafik donanımında
(örneğin ekranında) görüntülenebilmesi için uzaysal nesnelerin geometrilerinin, uygun yüzey ilkelleri şeklinde
bilgisayarın grafik donanımına sunulması ve bu ilkellerin de Open GL standartlarına uygun olması gerekir. 3B
verilerin katı nesneler şeklinde kaplanarak görüntülenmesi için geometrik bilgilerin veritabanında çok etkin bir
şekilde saklanması gerekir.
CBS alanındaki araştırmalar, nesnelerin geometrik ve tematik karakteristikleriyle aralarındaki karşılıklı
uzaysal ilişkileri modelleme yeteneğine sahip kavramsal modeller geliştirmek için çalışmaktadırlar. Bu
modeller, hücrelerin (veya daha genel anlamda nesnelerin) tanımlanmasını sağlayan ifadeler gibi de
düşünülebilir, (Zlatanova, 1999). Geçmişte ve günümüzde, 3B nesne tanımlaması için çeşitli yöntemler
incelenmiştir. Bu yöntemler en genel biçimiyle wire-frame (tel çerçeve), B-Rep, VBR hücre ayrıştırma, FBR,
CSG yöntemleri olarak sınıflandırılabilirler, (Gruen ve Wang, 1999). Bir diğer etkili model ise Molenaar’ ın
3B topolojik vektör yapısıdır. Bu yapısı (FDS) olarak da adlandırılır, (Gruen ve Wang, 1999; Molenaar,
1992).
Topolojik modelde dört tane temel geometrik eleman kullanılmıştır. Bu temel geometrik elemanlar temel veri
tipleri olarak ele alınmış ve bu temel tipler beş tane kuralla tanımlanmıştır. FDS, bütünüyle bir vektör yapısıdır
ve topoloji, konum ve şeklin sunumu için güçlü tanımlamalara olanak sağlamaktadır. Topolojik ifadeler, bir
nesnenin geometrik elemanları arasındaki topolojik sorgulamaların gerçekleştirilebilmesi için gereklidir.
Ancak 3B nesnelerin FDS tanımlarının yapılması çok zor bir iştir. Bu zorluk, FDS tanımı için nokta-yay, yay251
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
kenar, kenar yüzey, vs. ilişkilerinin belirlenmesi gerekliliğinden ortaya çıkmaktadır, (Gruen ve Wang, 1999).
Bu tanım sorununun zorluğunu azaltmak için, değiştirilmiş nesne yüzey modeli (facet model) tekniği
geliştirilmiştir, (Gruen ve Wang, 1999). Bu teknik, B-Rep ve V3D modellerine dayanmaktadır. Bu veri
modeli, kolayca oluşturulabilmekte ve görüntülere de uyarlanacak şekilde tasarlanabilmektedir.
Bizim geliştirdiğimiz 3D-City Vaqs sistemi , V3D modeline dayanmaktadır. Bu model, ilişkisel tablolar
kullanılarak ilişkisel veritabanı yaklaşımı ile kolayca ifade edilebilmektedir. Makalenin bir sonraki
bölümünde, sistemimizde kullanılan geometrik ve topolojik modellerin yapısı anlatılmaktadır.
2.
3D-City Vaqs Sisteminde Veri Yapısının Yorumlanması
Sistemimizde, aynen V3D modelinde olduğu gibi geometrik ilkeller olarak nokta, doğru, yüzey ve katı nesne
(houseObject ) kullanılmıştır. Bir “katı nesne” nesnesi, yüzey nesnelerine (facet objects); yüzey nesneleri,
doğru nesnelerine; doğru nesneleri, nokta (vertex/node) nesnelerine ayrışacak şekilde hiyerarşik bir yapıda
tanımlanmıştır. Bütün bu nesne tipleri, her birisi ayrı bir sınıf olacak şekilde tanımlanmıştır. Bir bina nesnesi
(houseObject), aşağıdaki gibi tanımlanmıştır:
struct houseObject{
int houseId;
int wallRed,wallGreen,wallBlue;
int roofRed,roofGreen,roofBlue;
float labelX;
float labelY;
float labelZ;
Points* housePoints;
CellArray *wallCells;
CellArray *roofCells;
PolyData *houseWalls;
PolyData *houseRoofs;
PolyDataMapper *houseWallMapper;
PolyDataMapper *houseRoofMapper;
Actor *houseWallActor;
Actor *houseRoofActor;
struct houseObject* nextHouse;
struct houseObject* prevHouse;};
Kolay anlaşılması bakımından, aslında sınıf olarak tanımlanmış olan houseObject nesnesi, yukarıda bir yapı
olarak gösterilmiştir. Yukarıdaki yapı tanımından da görüldüğü gibi, bir bina nesnesi (houseObject) bütün
geometri ve topoloji bilgilerini kapalı formda (implicit) içermektedir. Yapıda, “Points” değişkeni, bir binaya
252
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
ait bütün noktaları (köşe ve düğüm noktaları) bir nokta numarası ve koordinatları ile ifade etmektedir.
“CellArray” değişkeni ise, binanın bütün hücrelerini (duvarlar ve diğer yüzey elemanlarını) ifade etmektedir.
Burada da her bir hücrenin tek anlamlı bir numarası vardır. PolyData değişkeni, houseObject nesnesini
oluşturmak için nokta ve hücreleri kullanmaktadır. Bu nokta ve hücreleri birleştirerek, houseObject nesnesinin
poligonal modelini oluşturmaktadır.Seçimlik olarak, hücrelerin topolojik bağlantılarını sağlayan üye
fonksiyonları da, PolyData sınıfına tarafımızdan yazılmıştır. Bu sayede, PolyData nesnesi, hücre bağlantılarını
da (hücre topolojilerini de) ifade etmektedir. PolyDataMapper nesnesi, PolyData nesnesini bilgisayarın grafik
donanımında görüntülemek ve kaplamak için gerekli olan standart hazırlıkların yapılmasını sağlar. Actor
nesnesi ise, 3B görüntüleme ve kaplama işlemlerini kontrol etmek ve yönetmek için kullanılmaktadır.
Örneğin, nesnenin döndürülmesi, ölçeklendirilmesi, renk, ışık ve gölgelendirme ayarlarının yapılması gibi
işlemleri Actor nesnesi yönetmektedir. En sonunda Actor nesnesi, bilgisayar ekranında, bir kaplama penceresi
(render window) içerisinde kullanıcılara görüntülenmektedir. Bu noktada henüz, houseObject nesmesinin
geometri ve topolojisi, geometrik ilkelleriyle birlikte açık ve ayrı olarak (explicitly) veritabanına
kaydedilmemiştir. Buna rağmen, bu anda houseObject nesnesini 3B katı nesne şeklinde görüntülemek ve
geometrik ilkelleriyle ilgili bazı geometrik niteliklerini sorgulamak mümkündür. Örneğin, fare ile görüntü
penceresinden seçilen bir noktanın numarası ve koordinatları görüntülenebilir. Benzer şekilde, seçilen bir
hücrenin noktalarının numaraları ve koordinatları da sorgulanabilir. Bu şekilde daha bir çok geometrik özelliği
sorgulamak mümkündür. Kenarlar, bina yüzeyleri vs. arasındaki topolojik ilişkilerin açıkça ve dışarıya
kaydedilmesi için, sisteme “topoloji kur” anlamına gelen “build topology” isteği yapılmalıdır. Bu konu,
ilerleyen bölümlerde detaylıca anlatılacaktır. houseObject nesnesinde, “houseId” üye değişkeni, binanın
kimlik numarasını ifade eder. Bu numara, nesne öznitelik tablosu (object attribute table/ OAT) ile nesneyle
ilgili tematik bilgileri birbirine bağlamak için kullanılır. “labelX, labelY, labelZ” değişkenleri, houseObject
nesnesinin sınırlandırma kutusunun (bounding box) ağırlık merkezinin koordinatlarını ifade etmektedir. Bu
etiket koordinat değerleri, ekrandan nesneleri seçmek ve seçilen nesnelerle ilgili kayıt bilgilerini, nesnelerin
öznitelik tablosundan ve varsa bununla ilişkilendirilmiş diğer tablolardan bulmak için kullanılır. Kullanıcı
ekrandan fare ile bir ya da daha fazla sayıda bir bina nesnesini seçerse, seçilen nesnelerin sınırlandırma
kutuları, en küçük ve en büyük köşe koordinat değerleriyle geriye döndürülür. Bu geriye dönen değerlere göre,
seçilen nesnelerin etiket değerleri hesaplanır ve hesaplanan etiket değerlerine karşılık gelen houseObject
nesneleri bellekten aranarak bulunur ve bulunan nesnelerin “houseId” numaraları tutulur. Bu nesne tanımlama
numarası (“houseId”) kullanılarak, nesne geometrisi ile öznitelik tabloları arasındaki fiziksel bağ kurulur.
Etiket koordinatları, “houseId” değişkeninin yaptığı işin tam tersini yapar. Bina nesnesi yapısı içinde, binanın
duvarlarının ve çatılarının geometrileri ve topolojileri hem birlikte hem de ayrı ayrı tanımlanmıştır. Bu sayede
çatılarla ilgili ayrı, binalarla ilgili ayrı analiz ve sorgulamalar yapmak mümkündür. Pek tabii ki herikisiyle
birlikte de analiz ve sorgulamalar yapılabilmektedir. Yapı içerisinde tanımlanmış olan renk bileşeni
değişkenleri, bina nesnesinin seçildiğinde hangi renkle görüntüleneceğini belirler. Bir bina nesnesi
seçildiğinde, seçilen bu nesne diğerlerinden seçim rengi ile ayırdedilir. Seçim sona erdiğinde, bina tekrar ilk
rengine geri döner. Kullanıcının, renklerle ilgili bütün seçimleri yapabilmesi için gerekli olan fonksiyonlar
sunulmuştur. Yukarıdaki yapı ile bir binanın herhangi parçasını tek başına veya birden çok parçasıyla birlikte
seçmek mümkündür. Örneğin binanın kenarları, binayı oluşturan her bir düzlem (duvar, çatı vs.), köşe
noktaları vs. seçilip sorgulanabilir. Bu özellik, binayı oluşturan her bir parçanın kolayca sorgulanmasını sağlar.
Bu tanımlama ile bir binanın var olan bir parçasının silinmesi veya binaya yeni bir parça eklenmesi de çok
kolaydır. “CellArray” sınıf değişkeni, her bir düzlem hücrenin (facet) (örneğin duvarın), tanımını ve
topolojisini içerir. Bellekte, bütün houseObject nesneleri çift yönlü bağlantılı liste gibi çalışan ikili ağaç veri
yapısı ile düzenlenmiştir. Şekil 1’de, bir houseObject nesnesinin ikili ağaç modeliyle nasıl tanımlandığı
gösterilmektedir.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
253
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 1: houseObject nesnesinin ikili ağaç ile düzenlenmesi.
Şekil 1’de, ikili ağacın her bir düğümü, bir bina nesnesine karşılık gelir ve her bir düğümde, bir önceki ve bir
sonraki bina nesnesinin bellekte hangi adreste olduğunu tutan prevHouse ve nextHouse işaretçileri vardır. Bu
iki işaretçi ile her node birbirine tıpkı bağlı listelerde olduğu gibi bağlanmıştır. Bu sayede, bazı arama işlemleri
daha da hızlı yapılabilmektedir. Yukarıdaki ağaçta, yeni bir nesne kolaylıkla eklenebileceği gibi, var olan bir
nesne de aynı kolaylıkta silinebilir.
Şimdi artık, bir houseObject nesnesinin geometri ve topolojisinin nasıl tanımlandığı detaylıca verilebilir. Daha
önce de bahsedildiği gibi; sistemimizde temel olarak point, cell array, poly data, mapper ve actor nesneleri
kullanılmaktadır. Mapper ve actor nesneleri, 3B görüntüleme işlemlerini düzenlemek ve gerçekleştirmek için
kullanılmaktadır. Yani 3B verileri, OpenGL standartlarına uygun olacak şekilde ve 3B görüntüleme için
gereken bütün hesapları yapıp, verileri grafik donanıma sunma amacıyla kullanılmaktadırlar. Mapper ve actor
kavramları, 3B görüntüleme konularında çok iyi bilinen kavramlardır, (Scroeder, 1999). Noktalar (points) ve
hücreler (cells) arasındaki ilişkiler şekil 2’de gösterilmiştir.
Şekil 2 : Geometri ve topolojinin kapalı gösterimi.
254
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Hücre tipleri (cell types) kullanılarak, her bir hücreye doğrudan erişim olanağı sağlanmıştır. Yukarıdaki kapalı
model, sistemimizde kolaylıkla ilişkisel veri modeline dönüştürülebilmektedir. Bunun için, programın ana
menusunden “build topology” (topoloji kur) komutunu seçmek yeterlidir. Bu durumda, nesneler arasındaki
topolojik ilişkiler otomatik olarak ilişkisel tablolara açık olarak yazdırılmaktadır. 3D- City Vaqs sistemi, şu
aşamada sadece dBase ve Paradox ilişkisel veritabanı yönetim sistemlerini desteklemektedir. Şekil 3’de,
öncelikle 3B nesnelerin geoemtri ve topolojilerinin genel ifade şekilleri gösterilmiş sonra da şekil 4’de aynı
ilişkilerin ilişkisel veritabanı modeli ile gösterimleri verilmiştir.
Şekil 3 : Geometri ve topolojinin genel gösterimi.
Şekil 3’de verilen geoemetri ve topoloji gösterimi sayesinde, hem görüntüleme hem de veritabanı yönetimi
işleri, çok etkin ve de esnek bir biçimde yürütülebilmektedir. Bu organizasyon sayesinde, görüntüleme ve
veritabanı işlemleri ayrı ayrı veya birlikte kullanılıp yönetilebilmektedir. Şekilde I numarası ile gösterilen
kutu, bellekte yer alan ikili ağaçtaki bir houseObject nesnesinin bütün elemanlarını temsil etmektedir. Başka
bir ifadeyle bu kutu, houseObject nesnesinin bütün üye değişken ve üye fonksiyonlarını ifade etmektedir. Bu
ilk aşamada bile, yani houseObject nesnesi türetildiği anda, ilişkisel veritabanı henüz oluşturulmamış olsa bile
V, VI ve VII ile gösterilen kutucuklardaki işlemler hazırdır ve etkin bir şekilde kullanılabilirler. Örneğin
kullanıcı
bu
ilk
aşamada,
houseObject
nes
nesinin geometrik özelliklerini sorgulayabilir. Nesnenin noktalarının koordinatlarını, herhangi bir yüzey
elemanı veya hücrenin numarasını ve bunun köşe koordinatlarını vb. gibi geometrik özelliklerini
sorgulayabilir. Ancak bu aşamada houseObject nesnesiyle ilgili alan ve hacimler sorgulanamaz. Çünkü, alan
ve hacimlerin bulunması için ek hesapların yapılması gerekmektedir. Alan ve hacim hesapları sistemimizde
topoloji oluşturulurken yapılmaktadır. Yani, nesnelerin topolojik ilişkileri “build topolgy” isteğinden sonra
sorgulanabilmekte veya bunlarla ilgili analizler yapılabilmektedir. Yine bu ilk aşamada, nesnelerin
görüntülenmesi için gerekli olan yüzey kaplama özellikleri de yönetilip uygulanabilmektedir. Örneğin,
nesnelerin rengi, saydamlığı, ışık koşulları, gölgelendirme teknikleri, yansıtma özellikleri gibi bir çok
nitelikleri bu aşamada istendiği gibi ayarlanabilmektedir. Bu aşamada ayrıca, nesnelerin yapay dokularla
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
255
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
kaplanarak görüntülenmesi de mümkündür. Ancak foto-gerçekçi doku kaplamak için topolojinin kurulmuş
olması gerekmektedir. Ayrıca, foto-gerçekçi doku kaplama (photo-realistic tecture mapping) için doku
koordinarlarının bulunması gerekmektedir. Bunun için de fotogrametrik hesapların gerçekleştirilemsi gerekir.
Bu işlemler sistemimizde topoloji oluşturulduktan sonra, fotogranmetrik modülün de kullanılmasıyla
gerçekleştirilmektedir.
Topoloji kurma aşamasında, nesne öznitelik tablosu (OAT) oluşturulmaktadır. OAT tablosunun her sütunu bir
özniteliğe ve her bir satırı da farklı bir houseObject nesnesine karşılık gelmektedir. OAT tablosunda,
“InternalId”, “UserId”, “FacetArea” ve “Volume” adlarına sahip alanlar otomatik olarak yazılımımız
tarafından oluşturulmaktadır.
“InternalId” alanı, her bir houseObject nesnesine karşılık gelen ve nesnenin ikili ağaçtaki konumunu gösteren
bir numarayı tutmaktadır. Bu numara kullanıcı tarafından değiştirilemez. Bu numara sayesinde, OAT tablosu,
bellekteki ikili ağaçta tutulan geometrik verilerle ilişkilendirilmektedir. “UserId” alanı ise içeriği boş
bırakılmış bir alandır. Adından da anlaşılacağı gibi bu alan kullanıcı tarafından doldurulmalıdır. Bu “UserId”
alanı sayesinde, OAT tablosu, nesne ile ilgili başka öznitelik bilgilerini içeren (örneğin malikler, hisseler vs.)
başka ilişkisel tablolarla da ilişkilendirilebilir. İlişkisel veritabanını yönetmek için, 3D-City Vaqs güçlü bir
veritabanı yönetim sistemi modülü de sunmaktadır. Bu veritabanı yönetim sistemi, şu haliyle dBase ve
Paradox sistemlerine eksiksiz biçimde bire-bir uyumludur. Sistemimizin veritabanı yönetim sistemi 3.
bölümde daha detaylı anlatılmıştır. OAT tablosunun yanısıra, isteğe bağlı olarak houseObject nesnesinin
geometrik ilkelleri için de öznitelik tabloları oluşturulabilmektedir. Bu geometrik öznitelik tabloları da
ilişkisel veri modelindedir. Bu geometrik öznitelik tabloları ile binanın en küçük geometrik ilkellerinin bile
öznitelik bilgileri tanımlanabilir. Örneğin kullanıcı, evin her bir duvarına ayrı bir öznitelik değeri tanımlamak
isteyebilir. Benzer şekilde, evin bacalarıi çatısı için de öznitelik bilgileri tanımlamak isteyebilir. Örneğin
duvarın rengi, alanı, üzerindeki resim tabloları vs. gibi. Bu durumda, isteğe bağlı olarak Şekil 3’deki III ve IV
numaralı kutucuklarla gösterilen süreçler çalıştırılmalıdır. Bu sayede, 3D CBS için çok etkin ve esnek bir veri
ilişkilendirme ve sorgulama olanağı sunulmuştur. İlişkisel model üzerindeki bütün işlemler V3D veri yapısına
dayanarak geliştirilmiştir. V3D veri yapısı ile ilgili daha ayrıntılı bilgi (Gruen ve Wang, 1999) kaynağından
elde edilebilir. Şekil 4’de, geliştirdiğimiz ilişkisel veri modeli görülmektedir.
256
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 4. İlişkisel veri modeli gösterimi.
Şekil 4’de görülen bütün tablolar, indekslenebilir ve birbirleriyle de ilişkilendirilebilir. Tabloların birbiriyle
ilişkileri şekilde görülmektedir. Bu tabloların hepsi, burada olmayan başka yeni tablolarla da
ilişkilendirilebilir. Bu ilişkilendirmeler için öznitelik numaraları kullanılmalıdır. Şekil 4’de görülen tabloların
alanlarının anlamları aşağıda açıklandığı şekildedir:
CID (cell id) : hücre tanıtım numarası, EID (edge id): kenar tanıtım numarası, CAID ( cell attribute id): hücre
öznitelik tanıtım numarası, PID (point id): nokta tanıtım numarası (ilk nokta / son nokta), EAID (edge attribute
id): kenar tanıtım numarası, x,y,z: nokta tanıtım numaraları bilinen noktaların koordinatları, PAID (poiny
attribute id): nokta öznitelik tanıtım numarası, IntId (internal id): bina numarası, IMG (image): doku (texture)
görüntüsü. Ayrıca, hotlink bağlantısı kurmak üzere kullanıcı tarafından isteğe bağlı olarak nesne tablosuna
yeni alanlar eklenebilir.
Sonraki bölümde, 3D-City Vaqs sisteminin veritabanı yönetim sistemi modülü anlatılmıştır. Son bölümde ise
kısaca sistemin kullandığı değişik veri kümelerine özetle değinilmiştir.
3.
3D-City Vaqs’da Veritabanı Yönetim Sistemi
Sistemimiz, dBase ve Paradox dosya formatlarını destekleyen bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi
kullanmaktadır. Topolojik ilişklerin çıkarılması için, projede kullanılan 3B verilerin katmanlar şeklinde
sınıflandırılması gerekir. Topoloji kurma sürecinde program, kullanıcıdan hard diskte, bir tematik katman ve
topoloji bilgilerinin saklanacağı bir veri kümesi tanımlamasını ister. Her tematik katman, kendi topolojik
ilişkilerini, kendisine ait olan veri kümesi dizininde, diğer katmanlardan bağımsız olarak saklar. 3D-City Vaqs
sisteminde topoloji, sadece bina nesneleri için değil, DTM ve diğer vektörel veriler için de
sağlanmaktadır.Ancak bu makalede, en karmaşık nesneler 3B katı nesneler olduğundan, topoloji yönetimi
257
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
sadece binalar için detaylıca anlatılmıştır. Topoloji kurulduğunda, nesnelerle ilgili öznitelik tablosu otomatik
olarak oluşturulur ve ilgili nesnelerin geometrileri ile ilişkilendirilir. Bu konuda detaylar önceki bölümde
anlatılmıştır. Şekil 5’de, DTM modeli üzerinde binalar ve binaların öznitelik tablosu görülmektedir. Önceki
bölümde anlatıldığı gibi, 3D-City Vaqs’da, projeye yeni tablolar eklenerek eklenen bu tablolar ortak alanlar
kullanılarak öznitelik tablolarıyla ilişkilendirilebilmektedir. Bu ilişkiler sayesinde, bütün tablolara SQL
sorgulamaları yapılabilir. Şekil 5’de, projeye malikler (owners) tablosu eklenmiş ve bu tablo bina öznitelik
tablosu (OAT) ile ilişkilendirilmiştir.
Şekil 5: Nesne öznitelik tablosu ve malikler tablosu.
Şekilde henüz iki tablo birbiriyle ilişkili değildir. Bu iki tabloyu ilişkilendirebilmek için, veritabanı
menusunden, “link” seçeneği seçilmelidir. Bu durumda sistem kullanıcıdan, birincil ve ikincil tabloları indeks
alanlarıyla birlikte seçmesini ister. Örnekte, iki tabloyu ilişkilendirmek için ortak alan olarak “Userid” alanı
kullanılmıştır. Şekil 6’da ilişkilendirilen tablolar görülmektedir.
258
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 6: znitelik tablolarının ilişkilendirilmesi.
Şekil 6’da, malikler tablosu birincil (master) ve OAT tablosu ikincil (slave) tablo olarak seçilmiştir. Şekilden
de görüldüğü gibi, kullanıcı birincil tablodan bir veya birden çok kayıt seçtiğinde, seçilen kayıtların karşılıkları
ikincil tablodan otomatik olarak seçilmektedir. Tabloda ikincil tablo olarak OAT tablosu seçildiğinden ve
OAT tablosu da binaların geometrisi ile ilişkili olduğundan, seçilen kayda ait olan bina da, 3D kaplama penceresinde, seçme rengi ile görüntülenmektedir. Şekilde seçme rengi yeşil olduğundan, seçilen kayıtla ilişkili bina
yeşil renkte görülmektedir. Bu örnekte, malikler tablosu (bina malikleriyle ilgili bilgiler), OAT tablosu üzerinden, bina geoemtrileriyle ilişkilendirilmiştir. Tablolar iki yönlü de ilişkilendirilebilir. Yani, pencereden seçilen bir ya da daha çok sayıda nesnenin ilgili bütün kayıtları da o anda ilişkilendirilmiş tablolardan otomatik
seçilebilir. Projedeki her tablo için SQL sözdizimi ile sorgu yapma olanağı sağlanmıştır. Örneğin, kullanıcı
sadece özel şartları sağlayan malik ya da maliklere ait binaları görmek isteyebilir. Bunun için yapması gereken
şey, SQL sorgu penceresine bu özel şartları ifade eden SQL sözdizimini yazmaktır. Bundan sonra program, bu
sözdizimini çözerek, orada ifade edilen şartları sağlayan kayıtları bulur ve hem bu kayıtları hem de bu kayıtlara karşılık gelen geometrik özellikleri seçim rengine boyayarak görüntüler.
Sistemimizde, yeni bir veri tablosu kolayca oluşturulabilir ve var olan tablolar da değiştirilebilir veya yeniden
düzenlenebilir. Veri tabloları dBase ve Paradox formatlarına uyan başka bir yazılımda da oluşturulabilr. Bu
durumda, dışarıdaki bir kaynakta oluşturulan tabloların projeye eklenmesi yeterlidir.
Kullanıcı, ekrandaki 3B kaplama penceresinden bir vrya daha çok sayıdaki nesneyi fare ile işaretleyerek de
sorgulama yapabilir. Şşekil 7’de, fare ile seçilen bir binanın öznitelik bilgileri, ilgili öznitelik tablosundan
alınarak tanıtım penceresinde görüntülenmektedir.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
259
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Şekil 7: Fare ile seçilen binanın özniteliklerinin görüntülenmesi.
Tanıtım penceresinde, OAT tablosunda var olan veri alanları görülmektedir. Eğer OAT tablosuna yenialanlar
eklenirse, eklenen bu yeni alar da otomatik olarak tanıtım penceresinde gösterilir.
4.
3D-City Vaqs’da Kullanılan Veri Kümeleri
Arazinin modellenmesi ve gösterimi için sistemimiz, DTM modelini kullanmaktadır. DTM modeli oluşturmak
için düzenli grid ve düzensiz TIN modellerini kullanabilmektedir. Ayrıca sistemimiz, ArcView’in ascii DTM
dosyalarını ve USGS DTM dosyalarını kendi veri modeline dönüştürerek kullanabilmektedir. Ayrıca, DTM
oluşturmak için ham x,y,z nokta koordinat dosyalarını da açıp DTM modelini kendisi düzenli veya düzensiz
grid yaklaşımlarıyla oluşturabilmektedir. TIN modelini oluşturmak için sistemimiz Delaunay üçgenleme yöntemini kullanmaktadır. Arazi modelinin fotogerçekçi modelini elde etmek için doku haritalama olanağı sağlamaktadır. Doku görüntüleri (ortofoto, uydu görüntüleri vs.) hem DTM modellerine hem de binalara haritalanabilmektedir. Sistemimizde, 2.5B DTM modelleri, 2B düzleme izdüşürülerek, 2D CBS analizlerinin gerçekleştirilmesi de sağlanmıştır. 3B katı CBS analizlerinin etkin bir şekilde gerçekleştirilmesi için çalışmalarımız
devam etmektedir.
3D-City Vaqs sistemi, her türlü 3B nesneyi modelleyebilmektedir. Sistemimiz, V3D dosyalarını da açıp görüntüleyebilmektedir. Fotorealistik doku haritalama için görüntüler de kullanılabilmektedir.
260
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
5. SONUÇ
Geliştirdiğimiz 3D-City Vaqs sistemiyle, 3B şehir modellerinin oluşturulması, görüntülenmesi ve sorgulanması işleri çok etkin bir şekilde gerçekleştirilebilmektedir. 3B katı CBS analizleri ile ilgili çalışmalarımız ise
devam etmektedir. Şu anda, 3B buffer (tampon bölge), kesme, kırpma, birleştirme ayrıştırma gibi analizler 3B
olarak gerçekleştirilebilmetedir. Ancak bindirme analizlerinin 3B olarak gerçekleştirilmesi çok zaman almaktadır. Diğer taraftan, bindirme analizlerinin 3B uzayda gerçekleştirilmesinin ne kadar mantıklı ve işe yarar
olup olmadığı konusunun da ayrıca felsefi olarak tartışılması da gerekmektedir. Bu amaçla, 3D CBS analizlerinin formel yapıda tanımlanması üzerine çalışmalarımızı yoğunlaştırmış durumdayız. Şu aşamada, 3B bindirme analizlerini çok karmaşık ve yüklü geometrik hesaplarla gerçekleştirebilmekteyiz ancak çok zaman
almaktadır. Bu sorunun aşılması için topoloji ve geometrinin, küme teorisi kapsamında bütünleştirebileceğini
umduğumuz çalışmalarımız devam etmektedir.
6. KAYNAKLAR
Aronoff, S.,1995. Geographic information systems: a management perspective, WDL publications, Ottava,
Canada.
Goodchild, M., 1987. A spatial analytical perspective on geographical information systems. International
Journal of GIS, 1(4), pp. 327-334.
Gruen, A., Wang, X., 1999. Cyber city spatial information system (CC-SIS): A new concept for the
management of 3D city models in a hybrid GIS. The 20th Asian Conference on Remote Sensing, HongKong,
China. http://www.geod.ethz.ch/p02/ general /persons/AG_pub/cc-sis_acrs.pdf (accessed, September, 2003).
Molenaar, M., 1992. A topology for 3D vector maps. ITC Journal 1, pp. 25-33
Schroeder ,W., et al., 1998. The VisualizationToolkit An Object Oriented Approach to 3D Graphics. Prentice
Hall PTR, New Jersey.
Zlatanova, S., 1999. 3D GIS for urban development. PhD.
Thesis.http://www.gdmc.nl/zlatanova/PhDThesis/html/ content. html (accessed January 2004).
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
261
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
HÜCRE TABANLI HEYELAN DUYARLILIK HARİTALARININ
OLUŞTURULMASI
A.Erener1, G. Sarp2, HSB.Duzgun3
1
Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Ortadoğu Teknik Üniversitesi, 06531, Ankara,
erener@metu.edu.tr
2
Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Ortadoğu Teknik Üniversitesi, 06531, Ankara,
gsarp@metu.edu.tr
3
Jeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Anabilim Dalı, Ortadoğu Teknik Üniversitesi, 06531, Ankara,
duzgun@metu.edu.tr
ÖZET
Heyelanlar oldukça kötü sonuçlar doğurabilecek doğal afetlerdir. Dünyanın hertarafında önemli ölçüde ekonomik,
çevresel kayıplara yol açabilmektedir. Heyelan duyarlılık haritaları heyelan olabilecek potansiyel alanları belirlemektedir
ve bu haritalar kullanılarak gelecekte olabilecek kayıplar önlemeye çalışılmaktadır.
Bu çalışmanın amacı heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmasında hücre tabanlı CBS tekniklerinin kullanılmasıdır
Günümüzde kısa zamanda yararlı ve kullanılabilir bilgi üretmek oldukça önem taşımaktadır. Bu bağlamda bu çalışmanın
amacı en kısa sürede heyelan duyarlılık haritaları üretmek ve potansiyel alanları mekânsal olarak belirlemektir. Bu
amaçla CBS Modelleme Yöntemiyle kısa sürede duyarlılık haritaları elde etmek amacıyla bu uygulama yapılmıştır.
Çalışma alanı olarak Norveç’in More and Romstal bölgesi seçilmiştir. Heyalan duyarlılık haritaları heyelan duyarlılık
indeksinin (HDI) değerlendirilmesi ile hazırlanmıştır. HDI heyelanın olmasına etki eden faktörlerin doğrusal
kombinasyonları ile tanımlanmaktadır. Heyelanı etkileyen bu faktörler eğim, toprağın nemlilik oranı (TNO), bitki
yoğunluğu, çizgisellik yoğunluğu ve yol ağlarına olan yakınlıklardır. Her bir faktör bir CBS katmanı olarak
tanımlanmaktadır. Eğim ve TNO topoğrafya ile ilintili olup sayısal yükseklik modelinden elde edilmiştir. Bitki örtüsü ve
çizgisellik Landsat ETM uydu görüntüsünden çıkarılmıştır. Yol haritası ise Norveç Jeoloji Enstitüsünden (Norvegion
Geological Institue, NGU) den sağlanmıştır. Herbir veri katmanı sayısal olarak derecelendirilmiş ve daha sonra her bir
katmanın heyelana olan etkisine bağlı olarak ağırlıklandırılmış ve heyelan oluşabilecek potansiyel alanlar belirlenmiştir.
Elde edilen heyelan duyarlılık haritasının doğruluğu gerçekte var olan heyelan alanları ile test edilmiştir.
Anahtar Sözcükler: Heyelan, Duyarlılık haritalaması, Hücre tabanlı CBS
1. GİRİŞ
Heyelanlar dünyada önemli miktarda çevresel ve ekonomik kayıplara neden olmaktadır. Nicel olarak heyelan
olma potansiyelini açıklayabilmek için o alandaki heyelanın olma sıklığının bilinmesi gerekmektedir
(Ohlmacher ve Davis, 2003).
Duyarlılık bir alanda arazi koşullarına bağlı olarak heyelan ola bilme olasılığının açıklamasıdır (Soeters and
Van Westen, 1996); tekrar olma periyodu ya da yıllık olma olasılığı dikkate alınmaz. Duyarlılık ve tehlike
262
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
arasındaki temel fark tehlike belli bir zaman periyodunda heyelan olma olasılığıdır ve geçici bir faktör olarak
değerlendirilir. (Varnes ve ark., 1984).
Heyelan çalışmalarıyla ilgili yapılmış olan birçok yayın tehlike tahminlerine dayanmakta olup verinin hazırlanması ve tehlike tahmininde kullanılan methodlarla ilgilidir. (e.g. Anagnosti ve Lesevic, 1991; Van Westen,
1997; Chung ve Fabbri, 1999; Dai ve Lee, 2001; Baeza ve Corominas, 2001; Lee ve Min, 2001; Pistocchi ve
ark., 2002; Ayalew ve ark., 2004; Lee ve Dan, 2005; Saha ve ark., 2005; Yesilnacar ve Topal, 2005; Lee ve
Pradhan, 2006; Yoshimatsu ve Abe, 2006; Erener ve Düzgün, 2007; ve ark. , 2007; Erener ve Lacesse, 2007 ;
Erener ve Düzgün, 2008). Bu çalışmalar genellikle, heyelan duyarlılık haritalamaları ile ilgili olup, heyelanın
nicel ve nitel olarak, heyelan potansiyeli taşıyan alanların belirlenmesini içermektedir. Bu çalışmaların temeli,
geçmişte olan heyelanlara ve bu heyelanlara etki eden faktörlerin belirlenmesine dayanır (Guzzetti ve ark.,
2006). Duyarlılık haritaları heyelanın ne zaman, ne sıklıkta ve hangi büyüklükte olduğu bilgisini taşımazken
bu haritalar nicel tehlike haritalarının hazırlanmasında önemli bir yer teşkil etmektedir (Guzzetti ve ark.,
2005). Bu çalışmanın amacı Norveç’in More ve Romsdal bölgesine ait heyelan duraylılık haritasının hücre
tabanlı CBS teknikleri kullanılarak yapılmasıdır. Bu kapsamda heyelan duyarlılık haritalarının hazırlanmış ve
bu haritalar daha önceden olmuş heyelanlarla karşılaştırılıştır.
2. ÇALIŞMA ALANI
Çalışma için heyelan olma potansiyeli yüksek olan Norveç’in More ve Romstal bölgesi seçilmiştir. Alan yaklaşık 606.755 km2 olup sol üst köşe koordinatı 112707,770408 m - 6952112,603469 m ve sağ alt köşe koordinatı 6929466,479194 m -144909,272731 m’dir (Şekil. 1).
Şekil 1: Çalışma Alanı
2.
Veri ve Yöntem
Bu çalışmada heyelan duraylılık haritasını oluşturmak için alana ait 1/25 000 ölçekli topoğrafik harita, Landsat
ETM uydu görüntüsü ve bölgenin sayısal yol haritası kullanılmıştır. Bu çalışmada kullanılan verinin özellikleri
ve ölçeği tablo 1’de belirtildiği gibidir. Analiz işlemlerine başlamadan önce su alanları maskelenerek analize
dahil edilmemiştir. Bu çalışmada takip edilen yöntem şekil 2’ de kısaca özetlenmiştir. Buna göre oluşturulan
her bir faktör heyelana duyarlılık olarak önce 1. derece, 2. derece ve 3. derece duyarlı olarak sınıf aralıklarına
ayrılarak derecelendirilmiş daha sonra ise her bir faktör heyelana etkisi dikkate alınarak ağırlıklandırılarak
duyarlılık haritası oluşturulmuştur.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
263
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Sınıflandırma
Alt-Sınıflandırma
Jeolojik Risk Haritası
Heyelan
CBS
Veri
Tipi
Nokta
Temel Harita
Yükseklik
Çizgi
1/100000
Eğim
Hücre
30*30
Hücre
30*30
Çizgi
1/100000
Hücre
1/100000
Toprağın Nemlilik
(TNO)
Çizgisellik
Oranı
Bitki İndexi
Ölçek
1/500000
Tablo 1: Veri ölçeği & özellikleri
Şekil 2: Çalışmada takip edilen yöntem
Alana ait Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) 1/25000 ölçekli eş yükseklik eğrisi verisinden elde edilmiş olup en
yüksek ve en düşük yükseklik değeri 1807,46 m ve 13,7282 m’dir. Heyelan oluşumuna etki eden faktörlerin
başında eğim gelmektedir. Bu çalışmada eğim haritası SYM’ den elde edilmiş olup eğim değerleri 0° ile
84,55° arasında değişim göstermektedir. Araziye ait eğim haritası yüksek (50-84,55= 'yüksek') orta (25-50=
264
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
‘orta’) ve düşük (0-25= 'düşük') olmak üzere üç farklı sınıfa ayrılmış ve her bir sınıfa 1 ile 3 arasında 1 düşük
duraylı, 2 orta derecede duraylı ve 3 yüksek derecede duraylı olmak üzere değerler verilmiştir.
Heyelanın tekiklenmesinde su önemli bir rol oynamaktadır bu nedenden dolayı ıslaklık indexi SYM’den, akış
toplanması (flow accumulation) algoritması kullanılarak elde edilmiştir. Islaklık indeksi, eğime bağlı olarak,
suyun akışı ve toplanması gibi mantıksal temele dayanmaktadır (Kokkila, 2002).
Islaklık indexi akarsu havzası içinde herhangi bir noktada akışın toplanmasının kuramsal ölçümü olup eşitlik
(1)’deki gibi formüle edilir.
w = ln (As/tanØ)
(1)
Burada W Islaklık indexini, Ø yamaç eğim değerini, As (m2m-1)ise özgül havza alanı’nı temsil etmektedir.
Bu çalışmada çalışma alanının Islaklık indeksi ArcMap 9.1 programı kullanılarak çıkarılmıştır ve elde edilen
ıslaklık indexi sonucu Jenks algoritması temel alınarak üç sınıfa ayrılmıştır. Elde edilen üç sınıfda yüksek
eğimli alanların daha az ve az eğimli alanların ise daha fazla yağış tutacağı göz önüne alınarak düşük index
değerine sahip alanlara (08-5.86) 1 düşük duraylı, orta değerli alanlara (5.86 – 8.70) 2 orta derecede duraylı ve
yüksek index değerine sahip alanlara (8.70-20) 3 yüksek derecede duraylı olmak üzere değerler verilmiştir.
Bu çalışmada Landsat ETM uydu görüntüsü alana ait çizgiselliklerin ve bitki örtüsünün belirlenmesi için kullanılmıştır. Bölgeye ait çizgiselliklerin belirlenebilmesi için Landsat ETM uydu görüntüsünün 30 m çözünürlüklü 7. bandı seçilmiştir. Çizgiselliklerin belirlenmesi için Landsat ETM uydu görüntüsünün 7. bantı PCI
Geomatica programının çizgisellik aracı kullanılarak otomatik olarak çıkarılmış ve çizgiselliklerin uzaysal
yoğunlukları hesaplanarak, yoğunluklarına göre üç farklı sınıfa ayrılmıştır. Buna göre yoğunluk değeri 0-0.29
arasında olan kısımlar düşük derecede duyarlı alanlar olarak tanımlanıp 1 olarak numaralandırılmış, yoğunluk
değeri 0.29-0.63 arasında olan alanlar orta derecede duyarlı alanlar olarak tanımlanıp 2 ile numaralandırılmış
ve yoğunluk değeri 0,63 den yüksek olan alanlar yüksek derecede duyarlı alanlar olarak tanımlanmış ve 3 ile
numaralandırılmıştır.
Çalışma alanını kaplayan bitki örtüsü Landsat ETM uydu görüntüsünün 3. ve 4. bantları kullanılarak NDVI
yöntemi ile elde edilmiştir. Elde edilen sonuç haritası bitki örtüsünün yoğunluğuna göre göre üç farklı sınıfa
ayrılmış ve yoğunluk değeri 0.33-0.98 arasında olan kısımlar düşük derecede duyarlı alanlar olarak tanımlanıp
1 olarak numaralandırılmış, yoğunluk değeri 0.12-0.33 arasında olan alanlar orta derecede duyarlı alanlar
olarak tanımlanıp 2 ile numaralandırılmış ve yoğunluk değeri 0.12 den düşük olan alanlar ise yüksek derecede
duyarlı alanlar olarak tanımlanmış ve 3 ile numaralandırılmıştır.
Heyelanların oluşmasına doğal faktörler harici etki eden faktörlere, yolların yapımı örnek olarak gösterilebilir. Bu nedenle çalışma alanında bulunan yol ağı heyelanı tetikleyen bir faktör olarak düşünülebilir. Çalışma
alanına ait yol ağı sayısal formatta Norveç Jeoloji Ensitüsü’ den (NGU) temin edilmiştir. Heyelanın oluşumuna yolların etkisini belirleyebilmek için çalışma alanını kapsayan yol ağına 200 ve 400 m’lik tampon bölge
oluşturulmuş ve 200 m’lik tampon bölge içerisine düşen alan yüksek duyarlı alan olarak tanımlanıp 3 ile numaralandırılmış 200-400 m’lik tampon bölge içerisine düşen alan orta derecede duyarlı alan olarak tanımlanıp
2 ile numaralandırılmış >400 m’lik tampon bölge içerisine düşen alan düşük derecede duyarlı alan olarak
tanımlanıp 1 ile numaralandırılmıştır.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
265
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
4. Duyarlılık Haritalarının Oluşturulması
Norveç’in More ve Romsdal bölgesine ait heyelan duraylılık haritalarının oluşturulabilmesi için heyelanın
oluşumuna etki eden arazi eğimi, TNO, bitki indexi (NDVI) çizgisellik ve yol ağı faktörleri düşük-orta ve
yüksek derecede duyarlı alanlar olmak üzere üç sınıfa ayrılmış her bir sınıfa 1=düşük derecede duyarlı alanlar,
2=orta derecede duyarlı alanlar ve 3=yüksek derecede duyarlı alanlar olarak değerlendirilmiştir.
Heyelanın oluşumuna etki eden faktörler önem derecesine göre 0.0 ve 1.0 arasında toplamda 1.0 olmak üzere
ağırlıklandırılmıştır. Bu çalışmada heyelanın oluşumuna etki eden faktörler önem derecesine göre yüksekten
düşüğe göre eğim, bitki yoğunluğu, TNO, çizgisellik yoğunluğu ve yol ağıdır. Bu uygulama ArcGIS 9.3 ortamında modelleme fonksiyonu kullanılarak yapılmıştır (Şekil 3). Bu fonksyon sayesinde veriler hazırlandıktan
sonra, verinin boyutuna ve büyüklüğüne bağlı olarak çok kısa sürede otomatik olarak bu duyarlılık haritaları
üretilebilmektedir. Her bir veri katmanına faklı ağırlık değerleri verilerek alana ait farklı duyarlılık haritaları
oluşturulmuş ve oluşturulan haritaların doğruluğu daha önceden alanda meydana heyelan noktaları ile karşılaştırılarak belirlenmeye çalışılmıştır.
Şekil 3: Duyarlılık haritası üretmek için oluşturulan model
266
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
5. Sonuç Haritaların Doğruluğunun Belirlenmesi
Her bir veri setine farklı ağırlık değerleri verilerek (Tablo: 2-4-6 ) ve CBS çakıştırma tekniği kullanılarak elde
edilen heyelan duyarlılık haritalarının doğrulukları daha önceden meydana gelmiş heyelan noktaları ile çakıştırılarak belirlenmiştir. Bu işlem için daha önceden meydana gelmiş heyelan noktalarına kullanılan haritanın
hücre büyüklüğü olan 30m’lik tampon bölge uygulanmış ve bu alan içine düşen duyarlı alanlar % olarak belirlenmiştir. Elde edilen sonuç haritalarına bakıldığında genel olarak orta duyarlı alanlar yüksek doğruluk göstermektedir. Harita 1 (Şekil 4c) %70 (Tablo 3), harita 2 (Şekil 5c) ve harita 3(Şekil 6c) % 95 doğruluk göstermektedir. Yüksek duyarlı alanların doğruluğu harita 2 de en iyi gözlemlenirken bunun nedeni duyarlılık haritalarının oluşturulmasında en önemli veri seti olan eğime %40’lık bir ağırlık verilmesidir. Sonuç olarak harita
2’ye verilen ağırlık değerlerinin bölgenin heylan duyarlılığının belirlenmesinde iyi sonuçlar verdiği söylenebilinir.
Veri setleri
Ağırlık
Eğim
0,3
TNO
0,25
Bitki İndexi
(NDVI)
0,2
Çizgisellik
Yoğunluğu
Yol Ağı
0,15
0,1
Tablo 2: Harita 1’de kullanılan ağırlık değerleri
Toplam Heyelan Noktası
20
Heyelan noktaları ile
kesişen yüksek derecede duyarlı alanlar
(%)
Heyelan noktaları ile
kesişenşen orta derecede
Heyelan noktaları ile
kesişenşen düşük
derecede
duyarlı alanlar (%)
duyarlı alanlar (%)
5
14
9
40%
70%
45%
Tablo 3: Harita 1’in doğruluğu
Şekil 4.a: Heyelan duraylılık
haritası 1
Şekil 4.b: Daha
önceden meydana
gelen heyelan noktaları ile kesişen yüksek
duyarlı alanlar
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
Şekil 4c: Daha önceden meydana
gelen heyelan noktaları ile kesişen orta
derecede
duyarlı alanlar
Şekil 4.d: Daha
önceden
meydana gelen
heyelan
noktaları ile kesişen düşük derecede duyarlı alanlar
267
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Veri setleri
Eğim
TNO
Bitki
(NDVI)
Weight
0,4
0,3
0,15
İndexi
Çizgisellik
Yoğunluğu
Yol Ağı
0,1
0,05
Tablo 4: Harita 2’de kullanılan ağırlık değerleri
Toplam
Heyelan
Noktası
Heyelan noktaları ile
kesişen yüksek derecede duyarlı alanlar
(%)
Heyelan noktaları ile
kesişenşen orta derecede
duyarlı alanlar (%)
Heyelan
noktaları ile
kesişenşen düşük
derecede
duyarlı alanlar
(%)
20
14
19
7
70%
95%
35%
Tablo 5: Harita 2’in doğruluğu
Şekil 5.a: Heyelan duraylılık haritası 2
268
Şekil 5.b: Daha önceden meydana gelen
heyelan noktaları ile
kesişen yüksek duyarlı
alanlar
Veri setleri
Eğim
TNO
Bitki
(NDVI)
Weight
0,35
0,15
0,15
Şekil 5.c: Daha önceden meydana gelen
heyelan
noktaları ile kesişen
orta derecede duyarlı
alanlar
İndexi
Figure 5.d: Daha
önceden
meydana gelen heyelan
noktaları ile kesişen
düşük derecede duyarlı alanlar
Çizgisellik
Yoğunluğu
Yol Ağı
0,25
0,10
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Tablo 6: Harita 3’de kullanılan ağırlık değerleri
Toplam
Heyelan
Noktası
Heyelan noktaları ile
kesişen yüksek
Heyelan noktaları
kesişenşen orta
derecede duyarlı
derecede
alanlar (%)
duyarlı alanlar (%)
ile
Heyelan noktaları
ile
kesişenşen
düşük derecede
duyarlı
alanlar (%)
20
12
19
9
60%
95%
45%
Tablo 7: Harita 3’in doğruluğu
Şekil 6.a: Heyelan duraylılık
haritası 3
Şekil 6.b: Daha
önceden meydana
gelen heyelan noktaları ile kesişen yüksek duyarlı alanlar
Şekil 6.c: Daha önceden meydana gelen
heyelan noktaları ile
kesişen orta derecede
duyarlı alanlar
Figure 6.d: Daha
önceden
meydana gelen
heyelan
noktaları ile kesişen
düşük derecede
duyarlı alanlar
Elde edilen sonuç haritalarında düşük orta ve yüksek riskli alanların tüm çalışma alanına olan % dağılımına
bakıldığında yüksek riskli zonlar harita 2’de en yüksek değere ulaşırken düşük riskli zonlar harita 2’de en
düşük değere ulaşmaktadır
(Tablo 8).Alan km2
Düşük
Orta
Yüksek
Harita1
89.877
215.672
41.256
Harita 2
75.157
166.386
97.008
Harita 3
96.854
170.568
87.461
Toplam Alan
606.755
Harita 1
14.81273
35.545154
6.79945
Harita 2
12.38671
27.422271
15.988
Harita 3
15.96262
28.111511
14.41455
606.755
Oran %
606.755
Tablo 8: Heyelan duyarlılığının % olarak tüm alana oranı
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
269
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
6. SONUÇ
Bu çalışma göstermiştir ki hücre tabanlı veriler kullanarak CBS ortamında uygulanan modelleme fonksiyonu
ile çok kısa sürede otomatik olarak duyarlılık haritaları üretilebilmektedir. Hızlı şekilde ve kısa zamanda duyarlılık haritalarını elde etmek amaçlı oldukça kullanışlı bir yöntemdir.
Bu çalışmada elde edilen heyelan duyarlılık haritalarına bakıldığında elde edilen sonuç haritalarının doğruluğu
kullanılan tampon bölgenin büyüklüğüne göre değişmektedir. Tampon bölge büyüdükçe elde edilen haritaların
doğruluk değeri yükselmektedir. Farklı ağırlık değerleri verilerek elde edilen heyelan duyarlılık haritalarına
bakıldığında kullanılan ağırlık değerlerine göre farklı sonuç haritaları elde edilmektedir. Elde edilen sonuç
haritaları daha önceden meydana gelen heyelan noktaları ile kıyaslandığında haritaların doğruluğuna etki eden
faktörlerin arasında en önemlisinin harita 2’de gözlemlendiği gibi eğimdir.
KAYNAKLAR
Anagnosti P and Lesevic Z., 1991. Probabilistic versus deterministic approach in hazard assessment of
landslides along man made reservoirs. Landslides, 2 : 1221-1227
Ayalew L, Yamagishi H, Ugawa N., 2004. Landslide susceptibility mapping using GIS-based weighted
linear combination, the case in Tsugawa area of Agano River, Niigata Prefecture, Japan, Landslides (1):73-81
Baeza C and Corominas J., 2001. Assessment of shallow landslide susceptibility by means of multivariate
statistical techniques. Earth Surf Process Landforms 26 : 251–1263
Chung CJF and Fabbri AG., 1999. Probabilistic Models for landslide Hazard Mapping, Photogrammetric
Engineering & Remote Sensing, 65(12): 1389-1399
Dai FC and Lee CF., 2001. Terrain-based mapping of landslide susceptibility using a geographical
information system: a case Study. Can. Geotech. J. 38: 911–923
A. Erener, ve HSB. Düzgün, 2007, “Heyelan Analizlerinde Coğrafi Ağırlıklandırılmış Regrasyon (CAR)
Metodu”, Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı
Erener A., Lacesse S., Kaynia A., 2007, Hazard Mapping in quick clay area using GIS, Joint CIG / ISPRS
Conference, "Geomatics for Disaster and Risk Management", Toronto, Canada
Erener A., Lacesse S., 2007. ”Landslide Susceptibility Mapping Using GIS” 28th Asian Conference on
Remote Sensing ACRS2007 , Kuala Lumpur, Malesia
Erener A., Düzgün HSB., 2008. Analysis of Landslide Hazard Mapping Methods: Regression Models
Versus Weight Rating ; XXIst ISPRS Congress 2008; 3-11 July. Beijing, China. Commission VIII papers,
Vol.
37,
Part
B8
,
ISSN
1682-1750
Ohlmacher GC, Davis JC., 2003. Using multiple logistic regression and GIS technology to predict landslide
hazard in northeast Kansas, USA, Engineering Geology 69 331–343
Guzzetti F, Reichenbach P, Ardizzone F, Cardinali M, Galli M., 2006. Estimating the quality of landslide
susceptibility models, Geomorphology, 81: 166–184
Guzzetti F, Reichenbach P, Cardinali M, Galli M, Ardizzone F., 2005. Landslide hazard assessment in the
Staffora basin, northern Italian Apennines. Geomorphology, 72: 272–299.
270
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
ANKARA ŞUBESİ
TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi
I. CBS Günleri Sempozyumu 2008
19 – 21 Kasım 2008, Ankara
Lee S, Min K., 2001. Statistical analysis of landslide susceptibility at Yongin, Korea. Environmental,
Geology, 40:1095–1113
Lee S, Tu Dan N., 2005. Probabilistic landslide susceptibility mapping in the Lai Chau province of Vietnam:
focus on the relationship between tectonic fractures and landslides. Environmental Geology, 48: 778-787
Lee S and Pradhan B., 2006. Probabilistic landslide hazards and risk mapping on Penang Island, Malaysia, J.
Earth Syst. Sci. 115,(6) : 661–672
Varnes DJ., 1984. IAEG Commission on landsildes and other Mass movements: Landslide hazard zonation: a
rewiev of principles and practices. Paris:UNESCO Press, pp 63.
Van Westen CJ., 1997. Statistical landslide hazard analysis. ILWIS 2.1 for Windows application guide. ITC
Publication, Enschede: 73–84
Pistocchi A, Luzi L, Napolitano P., 2002. The use of predictive modeling techniques for optimal exploitation
of spatial veribases: a case study in landslide hazard mapping with expert system-like methods. Environ Geol,
41:765–775
Saha AK, Gupta RP, Sarkar I, Arora MK, Csaplovics E., 2005. An approach for GIS-based statistical
landslide susceptibility zonation—with a case study in the Himalayas, Landslides (2):61–69
Sandersen F, Bakkehoi S, Hestnes E and Lied K., 1996. The influence of meteorological factors on the
initiation of debris flows, rockfalls, rockslides and rockmass stability. In: Senneset, K. (ed): Landslides.
Proceedings of the 7.th symposium on landslides, Trondheim, 17-21 June 1996, pp. 97-114.
Soeters R and Van Westen CJ., 1996. Slope instability recognition, analysis, and zonation, in: Turner, A.K.
and Shuster, R. L. (Eds), Landslides Investigation and mitigation, Transp. Res. Board, Special Report 247,
Natural Acad. Press, Washington D.C., p. 129-177.
Wachal, DJ and Hudak PF., 2000. Mapping landslide susceptibility in Travis County, Texas, USA
GeoJournal 51: 245–253, 2000.
Yesilnacara E, Topal T., 2005. Landslide susceptibility mapping: A comparison of logistic regression and
neural networks methods in a medium scale study, Hendek region (Turkey). Engineering Geology ,79: 251–
266
Yoshimatsu H, Abe S., 2006. A review of landslide hazards in Japan and assessment of their susceptibility
using an analytical hierarchic process (AHP) method, Landslides (3): 149–158.
HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI
SEMPOZYUM KİTABI
271