elektromanyetİk kİrlİlİk harİtalarinin coĞrafİ bİlgİ … · 2009-04-18 · dalga yayan ev...

TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ankara Şubesi I. CBS Günleri Sempozyumu 2008

19 – 21 Kasım 2008, Ankara

306

HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI SEMPOZYUM KİTABI

ELEKTROMANYETİK KİRLİLİK HARİTALARININ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ (CBS) YARDIMIYLA OLUŞTURULMASI

Uygunol1, S.S.Durduran2

1Selçuk Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Bölümü Fen Bilimleri Enstitüsü, Konya, [email protected]

2Selçuk Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Müh. Bölümü, Konya, [email protected]

ÖZET 21. Yüzyılda yaşamakta olduğumuz yerlerde çevre ve gürültü kirliliği gibi sorunların yanına bir de “elektromanyetik kirlilik” eklenmiştir. Son yıllarda cep telefonlarının kullanımındaki hızlı artış, her yıl çok sayıda yeni baz istasyonunun planlanmasını ve kurulmasını gündeme getirmektedir. Bunun sonucu olarak çeşitli tartışmalar ve şikayetler ortaya çıkmıştır. Son zamanlarda bölgesel bazda elektromanyetik kirliliği belirlemek ve ciddi bir problemin olduğu bölgelerde bu kirliliği uygun bir yöntemle kontrol altına almak amacıyla elektromanyetik kirlilik haritaları oluşturulmaya başlanmaktadır. Bu amaçla, genellikle bölgenin haritası üzerinde önem arz eden noktalar tespit edilmekte ve ölçümler yapılarak o noktalardaki kirlilik düzeyleri belirlenmektedir. Ayrıca kirlilik düzeyleri sınıflandırılarak her bir kirlilik düzeyine farklı bir renk verilebilmekte ve harita üzerindeki bu renklendirmeler kirliliğin yoğun olduğu bölgeleri daha net bir şekilde ifade edebilmektedir. Böylece, az, orta, çok kirlilikteki alanlar, belirlenebilmekte ve gelecekte bu alanlarda uygulanacak önlem çalışmalarının alt yapısı oluşturulabilmektedir. Bu çalışma, CBS yardımı ile problem kaynaklarının ortaya konulması, çözüm yollarının üretilmesi ve elektromanyetik kirliliğin haritalar üzerinde gösterilmesini amaçlamaktadır.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemi, Elektromanyetik kirlilik, Analiz, Harita, Çevre sorunları

1. GİRİŞ Son yıllarda cep telefonlarının kullanımındaki hızlı artış, her yıl çok sayıda yeni baz istasyonunun planlanma-sını ve kurulmasını gündeme getirmektedir. Apartman çatılarına, bina yan yüzlerine, okul ve hastane bahçele-rine baz istasyonu anteni kurulması insanların kişisel istekleri dışında kalmış bunun sonucu olarak çeşitli tar-tışmalar ve şikayetler ortaya çıkmıştır. Bu sebeple, baz istasyonlarının kurulduğu yerlerde oluşturduğu elekt-romanyetik alan şiddetinin belirlenmesi ve bu alanların olası etkileri ile korunma yolları konusunda kamuoyu-nun bilinçlendirilmesi gerekmektedir. Son zamanlarda bölgesel bazda elektromanyetik kirliliği belirlemek ve ciddi bir problemin olduğu bölgelerde bu kirliliği uygun bir yöntemle kontrol altına almak amacıyla, elektro-manyetik kirlilik haritaları oluşturulmaya başlanmaktadır. Bu amaçla genellikle bölgenin haritası üzerinde önem arz eden noktalar tesit edilmekte ve ölçümler yapılarak o noktalardaki kirlilik düzeyleri belirlenmekte-dir. Ayrıca kirlilik düzeyleri sınıflandırılarak her bir kirlilik düzeyine farklı bir renk verilebilmekte ve harita üzerindeki bu renklendirmeler kirliliğin yoğun olduğu bölgeleri daha net bir şekilde ifade edebilmektedir. Böylece, gelecekte elektromanyetik kirlilik sorunu yaratacak kullanımlar için yerleşim kararı verilmesinin ve planlamasının kentin yerleşimini bozmayacak biçimde yapılmasında da bu haritalardan yararlanıla bilinmekte-dir.



307

HARİTA VE KADASTRO MÜHENDİSLERİ ODASI ANKARA ŞUBESİ

2. ELEKTROMANYETİK KİRLİLİK

Elektromanyetik kirlilik, yaşadığımız alanlarda bulunan elektrik akımı taşıyan kablolar, radyo frekans dalgala-rı yayan radyo ve televizyon vericileri, cep telefonu baz istasyonları, yüksek gerilim hatları, trafolar, mikro-dalga yayan ev aletleri vb.nin yarattığı, insanın ve diğer canlıların üzerinde bozucu etkiler yaratan “elektro-manyetik alanlar” dır.[4]

Elektromanyetik alan kirliliği yaratacak kaynaklar aşağıda sıralanmıştır.

Doğal EM kaynakları;

• Güneş

• Bazı uzak yıldızlar

• Atmosferik deşarj yani yıldırımlar.

Doğal olmayan EM kaynakları;

• Elektrik akımı taşıyan yeraltı ve yerüstü elektrik hatları,

• TV ve bilgisayarlar,

• Elektrikli ev aletleri (Elektrikli süpürge, saç kurut ma, traş makinesi vb.)

• Mikro dalga fırınlar

• Radyo ve TV vericileri

• Telsiz haberleşme sistemleri,

• Kordonsuz telefonlar

• Hücresel telefon sistemleri ( GSM Baz istasyonları.)

2.1 Cep Telefonu Antenleri (Baz İstasyonları)

Çok sayıda aboneye aynı sınırlı frekans bandında hizmet vermenin tek yolu kapsama alanını küçük kü-çük hücrelere bölmek ve aynı frekansları değişik bölgelerde tekrar kullanmaktır. Bir bölgede hücrelerin belirlenmesi abone sayısına ve yerleşim özelliklerine (arazi yapısına, bina sıklığına, yüksekliğine, vb.) bağlıdır ve genelde Şekil 1’deki gibi ideal geometrik özellik göstermez.[2]

Şekil 1: Hücresel GSM sistemi



308


Üstelik bir de bu bölgelerde nüfus yoğunluğunun çok yüksek, abone sayısının da çok fazla olması hemen her sokakta, bina çatılarında, cephelerinde çok sayıda baz istasyonu görmemize neden olacaktır.

Baz istasyonları, bir GSM hücresinde abonelerle iletişimi sağlayan verici/alıcı sistemleridir. Baz istasyonları genellikle 4m boyunda dolap biçimi iki çubuk antenle bir çanak antenden ibarettir. Çubuk antenler MD’ları toplayıp çanak antene verir, o da bu dalgaları çevreye gönderir. Çanak anten 16 farklı kanaldan (frekanstan) yayın yapabilir. Her hücrede bir baz istasyonu bulunur. Bunlar hem abonelerle hem de komşu hücre baz istas-yonları ile sürekli iletişim halindedirler. (Sevgi L, 2000)

Yapılan ölçümler, normal bir baz istasyonu yerleşimi seçildiğinde elektrik alan değerinin 5–10 V/m üstüne çıkmayacağını göstermektedir. Ancak, yanlış yer seçimi ve hatalı yerleşim ile verilen sınır değerlerinin aşıl-ması söz konusu olabilmektedir. (Bold, A 2003)

Şekil 2: Baz istasyonu kulesi

3. ELEKTROMANYETİK ALAN ÖLÇÜMLERİ

Türkiye'de EMO, TÜBITAK ve değişik üniversiteler, hatta çevre müdürlükleri gibi kamu kuruluşlarınca öl-çümler yapılmaktadır. EMO tarafından, İstanbul’un değişik bölgelerinde okul, hastane, park, kalabalık alış veriş merkezleri ve sokakları, bina cepheleri ve çatıları ile bina içlerinde son zamanlarda ölçmeler yapılmakta-dır. Bu ölçmeler seçilen tipik bölgelerde, günün değişik saatlerinde tekrarlanmaktadır. Baz istasyonu yerleşimi olarak kötü sayılabilecek tipik yerler saptanmış ve buralarda tekrarlı ölçümler gerçekleştirilmektedir. Ölçüm-ler, baz istasyonları civarında, sokak aralarında, bina çatılarında ve evlerde yapılmaktadır. Ölçümlerin tama-mında ICNIRP' nin belirlediği sınır değerler baz alınmaktadır. Tekrarlı yapılan ölçüler telefon konuşmalarının en yoğun ve en az olduğu düşünülen saatlerde tekrarlanmaktadır.

Elektromanyetik radyasyon konusunda her ülke kendi standartlarına göre limit değerler belirlemiştir. Avrupa Birliği’ne üye ülkeler ve ABD dâhil olmak üzere birçok Dünya ülkesinde ortak olarak kabul gören ve uygula-



309


nan sınır değerler bulunmaktadır. Bu sınır değerler Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından da tanınan ve uluslararası bir komisyon olan ICNIRP (International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection-İyonize olmayan radyasyondan koruma komisyonu) tarafından genel halk için günde 24 saat maruz kalındığı kabulüyle belirlenmiştir. Sınır değerler yayılan radyasyonun frekansına bağlı olarak değişmekte olup, güç frekanslarında (YGH ve trafolar için) Tablo1 deki gibidir.

Tablo 1: YGH ve trafolar için kabul edilen sınır değerler (ICNIRP)

EMK Kaynağı Elektrik Alan Şiddeti

(V/m)

Manyetik Alan Şiddeti

(A/m)

YGH ve Trafolar 5000 80

Tablo 2: GSM Şebekeleri için kabul edilen sınır değerler (ICNIRP)

Sınır Değer-ler E (V/m) E (V/m) S (µW/cm2) S (µW/cm2)

900 MHz 1800 MHz 900 MHz 1800 MHz

Türkiye 42 59 450 900

ABD 41 58 450 900

Rusya 6 6 10 10

İtalya 6 6 10 10

İsveç 4 6 ---- ----

Telekomünikasyon Kurumu tarafından 12.7.2001 tarihli resmi gazetede yayınlanan “10 KHz-60 GHz Frekans Bandında Çalışan Sabit Telekomünikasyon Cihazlarından Kaynaklanan Elektromanyetik Alan Şiddeti Limit Değerlerinin Belirlenmesi, Ölçüm yöntemleri ve Denetlenmesi Hakkında Yönetmelik” ile Türkiye’de geçerli olan sınır değerleri belirlenmiştir.

Ayrıca Sağlık Bakanlığı Temel Sağlık Hizmetleri Genel Müdürlüğünün İyonlaştırıcı Olmayan Radyasyon-Elektromanyetik Kirlilik adı altında 29.05.2000 tarihli ve 2000/56 sayılı bir genelge yayımlamıştır. Bu genel-gede insan ve çevre sağlığı üzerindeki etkiler ve riskler açısından, bunların uygun yer seçimlerinin yapılması, kurulmaları, işletilmeleri ve kullanımlarında gerekli tedbirlerin alınması ve tedbirlerin kontrolünün yapılması gerektiği vurgulanmıştır.



310


Şekil 3 : Sınır değerlerini benimseyen ülke sayıları

4. ELEKTROMANYETİK KİRLİLİK VE COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ

“Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS); konuma dayalı gözlemlerle elde edilen grafik ve grafik olmayan bilgilerin toplanması, saklanması, işlenmesi ve kullanıcıya sunulması işlevlerini bir bütünlük içinde gerçekleştiren bir bilgi sistemidir”(Yomralıoğlu, 2000). Grafik veriler, konuma bağlı olarak ölçülen ya da çeşitli yazılımlar ara-cılığı ile üretilen, görüntü ya da tablosal veriler olabilir. Grafik olmayan veriler ise, varlıklara ilişkin öznitelik bilgileri olabileceği gibi, ekonomik, sosyal ve yönetsel yapıya ilişkin veriler olabilir. Sonuçta CBS, grafik ve grafik olmayan verileri bütünleştiren, konumsal sorgulama, görüntüleme ve modelleme yaparak karar verme analizleri üretebilmektedir. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin çevre problemlerinin çözümünde kullanımı, en güçlü ve en başarılı uygulama alanlarından biridir. Dünya’daki teknolojik gelişmelerin bir sonucu olarak, ülkemizde de Coğrafi Bilgi Teknolojileri’ne olan eğilim sürekli olarak artmaktadır. Özellikle, aynı coğrafyada bulunan farklı içerikli konumsal bilgilerin hızlı analiz gereksinimi, kamu kurum ve kuruluşlar yanında artık bireyler için de etkin bir karar-destek aracı olarak önemsenmektedir. Coğrafi Bilgi Sistemi’nde depolanan veriler üze-rinde konuma dayalı kararlar verebilme coğrafi verinin sorgulanması, görüntülenmesi ve analizler ile mümkün olmaktadır. Konumsal analiz işlemlerinde, mevcut girdilerden yararlanılarak, yeni bilgi kümeleri üretilmekte-dir.

Elektromanyetik kirliliğin tespiti amacıyla; Coğrafi Bilgi Sistemi, konumsal ve konumsal olmayan bilgilerin veritabanında depolanması, işlenmesi ve sunulması fonksiyonlarını içermekte çeşitli sorgulamalar ve analizler yaparak, kirliliğin izlenmesinde önlem alıcı ve karar verici durumunda olan ilgili kuruluşlara yararlı olmakta-dır.



311


Şekil 4: Oluşturulan Konya baz istasyonları haritası

5. COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİNDE VERILERIN TOPLANMASI

Bu çalışma kapsamında, Konya şehrinde elektromanyetik kirlilik yoğunluğunun yüksek olabileceği ve GSM baz istasyonlarının yoğun olarak bulunduğu birçok farklı bölgede, elektromanyetik alan ölçüm cihazı ile öl-çümler yapılacaktır.

Konya kent merkezinde elektromanyetik kirlilik haritasının hazırlanması amacıyla, çalışma alanı olarak Sel-çuklu, Karatay ve Meram merkez ilçeleri seçilmiştir. Bu alandaki tüm GSM şirketlerine ait baz istasyonları, önceden tespit edilerek yaklaşık 300 ayrı noktada ölçümler gerçekleştirilecektir. Bu ölçümler günlük pik saat-lerde ve cep telefonu kullanımımın yoğun olabileceği düşünülen saatlerde ayrı ayrı yapılması planlanmaktadır. Ölçümler baz istasyonlarının bulunduğu bölgeye yakın yerlerde 3 farklı açıdan olacak şekilde 6 şar dakikalık periyotlar halinde gerçekleştirilecektir. Ölçümler esnasında SPECTRAN® HF-6080 marka portatif bir elekt-romanyetik alan ölçüm cihazı kullanılarak, belirlenen noktalarda elektromanyetik alanlar ölçülecek ve koordi-natları el GPS’i ile tespit edilecektir. Elde edilen veriler ArcGIS 9.2 yazılımında noktasal veri olarak tablolar halinde girilecek ve uygun olan interpolasyon yöntemi kullanılarak elektromanyetik kirliliğin yoğun olduğu bölgeleri gösteren raster veriler elde edilecektir. Oluşturulan bu veriler Konya kent merkezine ait sayısal harita



312


ile birleştirilerek elektromanyetik alanların yoğun olarak tespit edildiği alanlar belirlenecektir. Elde edilen veriler sayesinde radyasyondan kaynaklanan kirlilik seviyelerini de farklı renklerde gösteren haritalar oluştu-rulacaktır. Elde edilecek olan elektromanyetik alan kirliliğine ait haritalar vasıtasıyla, hem mahalle bazında hem de sağlık açısından riskli bölgeler tespit edilebilecektir.

Şekil 5 : Arcgis 9.2 Ekran görüntüsü

Şekil 6: SPECTRAN® HF-6080 marka portatif bir elektromanyetik alan ölçüm cihazı



313


6. SONUÇLAR

Günümüzde bilgi artık önemli bir kaynak olarak görülmektedir. Bu nedenle bilgi teknolojisinde çok hızlı ge-lişmeler kaydedilmekte ve bu alanda birçok yatırımlar toplumlar tarafından yapılmaktadır. Özellikle bilgisayar alanındaki yazılım-donanım sektöründe yapılan milyonlarca dolarlık yatırımlar, bireylerden kurumlara kadar birçok alanda görülmektedir. Tüm bu yatırımların amacı bilginin optimum şekilde kullanılması için gerekli araçlara sahip olma arzusundandır. Bilgi toplumlarındaki bireylerin diğerlerine nazaran çok daha refah yaşa-malarındaki etkenlerden biride elbette ki bilginin bu toplumlarca çok daha yoğun ve aktif kullanılmasından kaynaklanmaktadır. Bugün, konuma dayalı bilgilerin istenen formatlarda toplanması ve yeniden üretilmesi hatta paylaşılması gelişen tekniklerle mümkün hale gelmiştir. Başta coğrafi bilgi sistemleri olmak üzere birçok konumsal bilginin temel amacı, konuma dayalı gözlemler neticesinde elde edilen verilerin, toplanması, sak-lanması ve kullanıcıya sunulması için gerekli düzeneklerin kurulmasıdır.

Coğrafi bilgi sistemleri, bu amaçlarını başta kurumlar olmak üzere bireylerin özel amaçlı araziye-dayalı prob-lemlerinin çözümünde kullanır. Bunun için yazılım-donanım yanında, gerekli veri-tabanlarının oluşturulması-na da ihtiyaç vardır. CBS’ yi ülkeler, genelde doğal-kaynak potansiyellerini tanımak ve tespit etmekte; yerel yönetimler beldelerine ilişkin alt ve üst yapılarını tanımak, bakım ve onarımlarını gerçekleştirmek için kulla-nıyor olabilmektedir, ancak bunların yanında herhangi bir mekânda, elektromanyetik kirlilik değerlerine bağlı olarak ta bilgi sistemini pekâlâ tasarlayıp bir elektromanyetik kirlilik haritası oluşturulabilir.

Ülkemizde elektromanyetik kirliliğin araştırılması konusunda kısmen yeni yeni çalışmalar yapılmaya başlan-mıştır. İnsan sağlığı açısından da oldukça önem teşkil eden elektromanyetik radyasyonu tespit etmek amacıyla oluşturulacak olan elektromanyetik kirlilik haritaları ile; hangi bölgelerin ne tur risk altında olduklarının belir-lenmesi doğrultusunda hem Üniversite-Sanayi işbirliği hem de bilimsel anlamda değeri olan bir projenin Kon-ya ’daki kurumlara da yardımcı olacağı düşünülmektedir. Bu hususta Konya ilinde bu kirliliğin meydana ge-tirdiği olumsuz etkiler tespit edilebilecek ve insan sağlığı için gerekli önlemlerin alınması amacı doğrultusun-da, ilgili kuruluşlar tarafından bir karar verme aracı olarak kullanılabilecektir.

Dolayısıyla bu gibi çalışmalar yapılarak çalışma yapılan bölgede

• Elektromanyetik kirlilik düzeyi tespit edilebilir

• Yapılan tespit ve ölçüm sonuçlarına göre risk değerlendirmesi yapılabilir

• Elektromanyetik kirlilik düzeyini geriletecek önlemlerin hayata geçirilmesi sağlanabilir

• Elde edilecek sonuçların sınır değerlerini aşıp aşmadığı kontrol edilerek, sınır değerlerini aşan yerlerde ge-rekli önlemlerin alınmasını sağlanabilir

• Baz istasyonlarının okul bahçeleri, kreşler, hastaneler, parklar gibi toplu yaşama ve kullanım alanlarına kurulmasının sakıncası olup olmadığını tespit edilebilir ve risk haritaları oluşturulabilir

• Oluşturulacak harita, bölgede daha sonra yapılabilecek çalışmalara altlık olarak kullanılabilir

• Baz istasyonlarının kurulduğu yerlere, oluşturduğu elektromanyetik alan şiddetine göre değişik uyarı işaret-leri konmasını sağlanabilir ve açık alanlardaki istasyonların çevresini uyarı işaretleri ile sınırlandırılmak gibi düzenlemelere yardımcı olunabilir.



314


Sonuç olarak, CBS ile Elektromanyetik Kirlilik Haritaları oluşturulabilecek ve böylelikle risk değerlendiril-mesi yapılması konusunda bizlere büyük kolaylıklar sağlayacağı düşünülmektedir.

KAYNAKLAR

Ada N., (2007) Örgütsel İletişim ve Yeni Bilgi Teknolojileri

Bold, A., Toros, H. ve Şen O., (2003). Manyetik alanın insan sağlığı üzerindeki etkisi

Bursa Nilüfer İlçesi Elektromanyetik Kirlilik Raporu 2007

Güler, Ç., (2004).Çobanoğlu, Z. Elektromanyetik Radyasyon

Kamil Ç.,(2006) Elektromanyetik alan ,Bilim ve Teknik Ağustos Sayısı

Ramiz, H., (2004) Elektromanyetik Kirlilik, GSM Baz İstasyonları ve Işınımların Ölçülmesi,

Sevgi, L., (2000) Elektromanyetik Uyumluluk – Elektromanyetik Kirlilik, Aralık

Sevgi, L., (2000), EM Kirlilik, Cep Telefonları ve Baz İstasyonları, EMO İstanbul Şube Bülteni Haziran.

Sabuncu, H., (2005) Elektromanyetik Radyasyonlar ve Elektromanyetik Alanlar İle İlgili Tanımlar – Sağlığa Olumsuz Etkileri,

Tübitak-bülten, (2001), Elektromanyetik Dalgalar ve İnsan Sağlığı Sıkça Sorulan Sorular ve Yanıtları Tübitak

Yomralıoğlu, T., (2000) “Coğrafi Bilgi Sistemleri-Temel Kavramlar ve Uygulamalar”

Yomralıoğlu, T. (1996) Coğrafi Bilgi Sistemleri Yüksek Lisans Ders Notları

Gazi Üniversitesi Non-İyonizan Radyasyondan Korunma Merkezi

[1] http://www.gnrk.gazi.edu.tr

[2] www.biltek.tubitak.gov.tr/gsm.pdf

[3] http://www.emk.gazi.edu.tr/emalan.htm

[4] http://www.emk.gazi.edu.tr/emkirli.htm

[5] http://www.sakarya.gov.tr/cbsm/giris.asp?orta=haritadetay.asp&id=64

[6] http://www.islem.com.tr/

[7] http://www.gislab.ktu.edu.tr/gisnedir/cbs.htm



315


OTURUM 6 İNOVASYON VE TASARIM ÇALIŞMALARI

Oturum Başkanı: Doç. Dr. Çetin Cömert

Web Tabanlı CBS Uygulamalarına Google Maps Yaklaşımı Dinçer, N. G. Ayhan, K, Seyrek (DSİ)

Coğrafi Bilgi Sistemi Uygulamaları İçin Yazılım Geliştirme: Amerika Yeniden Keşfe-dilmeli Mi? T. Akbulut (İşlem GIS)

Coğrafi Bilgi Sistemlerine Bina Vektör Verisinin Sağlanmasında Yeni Bir Yaklaşım: Genetik Algoritma Uygulaması E. Sümer (Başkent Ü), M. Türker (HÜ)

Meta Veri Uygulama Arayüzleri G. Yalçın, S. Bakıcı (TKGM)

Yer altı Madenciliği Emniyetiyle İlgili CBS Tabanlı Bir İzleme ve İşletme Sisteminin Geliştirilmesi S. Salap, M. O. Karslıoğlu, N. Demirel (ODTÜ)

Portal Tabanlı Bir UKVA Gerçekleştirilmesi İçin Yapılması Gerekenler Akıncı (OMÜ), Ç. Cömert (KTÜ)



316




317


WEB TABANLI CBS UYGULAMALARINA GOOGLE MAPS YAKLAŞIMI A. Dinçer, N.G. Ayhan, K. Seyrek

Devlet Su İşleri Genel Müdürlüğü, Etüd ve Plan Daire Başkanlığı,

CBS Şube Müd., Ankara, [email protected], [email protected], [email protected],

ÖZET Gün geçtikçe teknolojinin geliştiği dünyamızda, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) de bu gelişimden faydalanmaktadır. İnternetin yaygınlaşması ile bilginin erişilebilirliği sınırları kaldırmış, bir noktadaki gelişmelerden tüm dünya faydalanabilir hale gelmiştir. CBS konusunda da bilgi erişilebilirliği yaygınlaşmış, bu yaygınlaşmada da en önemli etmen Google’ın çıkarmış olduğu Google Maps uygulaması ve Uygulama Geliştirme Arayüzü (API) olmuştur. Devlet Su İşleri (DSİ) olarak önceleri Google Maps’i altlık olarak kullanırken sonrasında 1/250000, 1/100000 ve 1/25000 ölçekli raster haritaları ve 1/100000 ölçekli vektör verileri kullanarak kendi altlıklarımızı oluşturma ve Google Maps’e alternatif olarak geliştirme çalışmalarımız devam etmektedir. İşte bu noktada isteyen kullanıcılara raster haritaları, isteyen kullanıcılara da Google ya da Microsoft katmanları arasında tercih yapabilecekleri bir altyapı hazırlanmıştır. Teknoloji olarak masaüstü tarafında ArcMap kullanılarak haritalar üretilmiş, sonra da bunlara uygun bir şekilde veri hazırlanarak sunucu tarafına aktarılmıştır. Sunucu tarafında ise açık kaynaklı yazılımlar olan Apache, PHP ve MySQL çalıştırılarak uygulamanın her yerde kullanılabilirliği arttırılmıştır. İstemci tarafında ise açık kaynak olan OpenLayers JavaScript uygulaması kullanılmıştır. Bu uygulama kapsamında pilot bölge olarak “Büyük Menderes Havzası” seçilerek, bu pilot bölgede çalışan web uygulamamız tüm DSİ’ye yaygınlaştırılabilir olup, yüksek yatırım gerektiren CBS sunucu yazılımlarına ve donanımlarına ihtiyacı ortadan kaldırmaktadır.

Anahtar Sözcükler: E-devlet, Web/Internet CBS, Açık Kaynak, Yazılım Geliştirme

1. GİRİŞ

Gün geçtikçe gelişen teknoloji ve teknoloji ile birlikte ivme kazanan web dünyası ile birlikte Coğrafi Bilgi Sistemleri de önem kazanmaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin gelişmesinde web dünyasındaki yeniliklerin önemli bir yer kapladığı ise yeterince ortadadır. Web dünyası geliştikçe, kendisine yeni sınırlar çizdikçe CBS dünyası da bundan payını almakta, kendini geliştirmektedir. Gün geçtikçe masaüstü ortamından uzaklaşan CBS dünyası web servisleri ile sunucu tarafında kendisine daha özgür bir ortam yakalamaktadır. Bu özgür ortam da CBS’nin daha fazla kişiye ulaşmasına, daha fazla tanınmasına imkan sağlamaktadır. Ayrıca web servisleri ve web tabanlı uygulamalar ile kullanıcı tarafında yazılım lisansı satın alma, yazılım kurma ve bakı-mı gibi konular da tarihe karışmaktadır.

Web tabanlı CBS’nin mevcut durumuna gelmesindeki en büyük katkı 2005 yılında Google’ın harita sitesi olan Google Maps’i ve sonrasında da Uygulama Geliştirme Arayüzünü (API) herkesin kullanımına açması olmuş-tur. Uygulama Geliştirme Arayüzü ile Google tarafından sağlanan “sokak haritaları”, “uydu görüntüleri” ve “adres bulma” gibi servislere erişim sağlanmış, geliştiriciler bu servisleri kendi servislerine entegre ederek “mashup” adı verilen melez uygulamalar geliştirilmeye başlanmıştır.



318


DSİ bünyesinde de bu gelişmelere paralel olarak uygulamalar geliştirilmeye başlanmış ve ilk “mashup” örneği 2007 yılında ortaya çıkmıştır. Bu uygulamada Google Maps API ile DSİ Akım Gözlem İstasyonları (AGİ) verileri entegre edilerek bir uygulama geliştirilmiş ve kurum içerisinde kullanılmaya başlanmıştır. Google Maps’in altlıkları yeterli gibi görünse de zaman içerisinde kurumun kendi altlıklarının da bu uygulamaya en-tegrasyonu gündeme gelmiş ve bu konuda araştırmalara başlanmıştır. Bu araştırmalarda Google Maps, Micro-soft Virtual Earth ve DSİ’nin kendi altlıklarını bir ortamda birleştirmek için gereken yazılım(lar) incelenmiş ve sonucunda Açık Kaynak olarak geliştirilen “OpenLayers” isimli JavaScript tabanlı web uygulama geliştirme arayüzü uygun görülmüştür.

Gerekli alt yapı için programlar bulunduktan sonra uygulamanın bir havza/bölge kapsamında geliştirilip sorun-larını ve uygulanabilirliğini test etmek hem geliştirme sürecini hızlandırmak hem de sorunları hızlı çözmek için uygun görülmüştür. Bu kapsamda Büyük Menderes Havzası için örnek bir uygulamanın geliştirilmesine karar verilmiştir. Bu makalede bu uygulamanın veri hazırlanmasından internet üstünde yayınlanmasına kadar geçen süredeki adımlardan bahsedilmektedir.

2. VERİLERİN HAZIRLANMASI

DSİ Genel Müdürlüğü bilindiği üzere ülkemizdeki su kaynaklarının planlanması, geliştirilmesi ve yönetimin-den sorumlu en yetkin kuruluş olup, günümüze kadar ülkemiz bazında kurulması düşünülen Ulusal CBS Alt-yapısı kurulması çalışmalarında Hidroloji katmanı (Su Kuyuları, Hidroelektrik Santralleri, Göller, Göletler, Baraj Gölleri, Su Kaynakları, Akarsular, Akarsu Havzaları, Su Kalitesi, Hidrojeoloji Haritaları, Sulama alanla-rı, Sulama kanalları vb.) verilerinin üretilmesinden sorumlu kuruluş olarak öngörülmektedir. Bu kapsamda bu verilerin elde edilmesi ve üretilmesi kurumumuz adına büyük önem taşımaktadır. Söz konusu verilerin temin edilmesi amacıyla verilerin bir kısmı DSİ Genel Müdürlüğü tarafından sayısal ortama aktarılmış, temel altlık veriler ise ilgili kurumlardan temin edilmiştir.

DSİ Genel Müdürlüğünde, planlama ve proje çalışmaları ile Coğrafi Bilgi Sisteminin Altyapısının kurulması amacıyla ihtiyaç duyulan 1:100000 ölçekli katmanların bir kısmı “Askeri Coğrafya Hizmetleri Yönetmeliği” kapsamında Harita Genel Komutanlığından alınmıştır. Ancak, HGK ile yapılan koordinasyon çalışmaları so-nucu, 1.100000 ölçekli sayısal hidrografya bilgilerinde HGK’da mevcut olmadığı tespit edilen katmanların 1:100000 ölçekli topoğrafik haritalardan “94/5856 sayılı Harita ve Harita Bilgilerini Temin ve Kullanma Yö-netmeliği” hükümleri çerçevesinde telif ve iktibas hakkı HGK’da kalmak ve söz konusu bilgilerin sadece DSİ Genel Müdürlüğü ihtiyaçları için kullanılması kaydıyla sayısallaştırılarak elde edilmesi hususunda HGK’dan uygun görüş alınmıştır.

“DSİ Hidroloji Katmanı Oluşturmak Üzere 1:100000 Ölçekli Sayısallaştırma” işi HGK’dan temin edilen 1/100000 ölçekli dönüşümü yapılmış raster haritalar kullanılarak DSİ Genel Müdürlüğü tarafından hizmet alımı yoluyla yaptırılmıştır;



319


• Akarsular (Şekil 1),

• Göller,

• Su Kaynakları (Kaptaj, Düden, Pınar, Kuyu),

• Gölet ve Barajlar,

• Sulak Alanlar (Sazlık ve Bataklıklar),

• Kirletici Noktalar (Fabrikalar, Madenler) (Şekil 2),

• Yerleşim Yerleri,

• Yollar

katmanları CBS ortamında sayısal ortama aktarılmıştır. Söz konusu sayısal haritalar, veri kontrolleri yapılma-sına müteakip “Askeri Coğrafya Hizmet Yönetmeliği” kapsamında Harita Genel Komutanlığına gönderilmiş-tir.

Şekil 1: Türkiye’nin 1:100000 Ölçekli Akarsu Katmanı Şekil 2: 1:100000 Ölçekli Fabrika-Maden Katmanı

DSİ tarafından temin edilen 1/100000 -1/500000 ölçekler arasındaki haritalar kullanılarak Genel Müdürlüğümüz genelinde kullanılacak bir model oluşturma amacıyla Şekil 3’te gös-terilen “Büyük Menderes Havzası”’nda web tabanlı bir uygulama geliştirilmiştir.

Şekil 3 : Havza Sınırları Haritasında Büyük Menderes Havzasının Yeri



320


3. UYGULAMA GELİŞTİRME

Önceki kısımlarda verilerin uygulama geliştirme ortamına uygun bir şekilde nasıl hazırlandığını inceledikten sonra bu kısımda bu hazırlanan verilerin internet ortamına aktarılmasını ve bunların internet üstünden ulaşıla-bilmesi için gereken web arayüzünün geliştirilmesi anlatılacaktır.

Öncelikle elimizdeki hem raster hem de vektör formatında olan verileri internet ortamına aktarmamız ve veri formatlarını internet ortamına taşımak için farklı dönüşüm işlemleri yapılması gerekmektedir. Web arayüzünde görsel sunum için gerek raster gerekse vektör verileri Google Maps’in temeli olan “tile” sistemine çevirmemiz gerekmektedir. Böylelikle gerek intranet gerekse internet ortamında çok kullanıcının eriştiği Web Tabanlı CBS uygulamalarında en büyük dar boğazı oluşturan grafik oluşturulması sorununun üstesinden gel-miş olacağız. Böyle bir avantajı olan sistemin tek handikapı ise oluşturduğunuz “tile” sistemini anlık güncelle-yememeniz ki şu an için altlık veri oluşturduğumuz düşünülür ise bunun büyük bir problem olmadığı ortaya çıkmaktadır. ArcMap masaüstü uygulaması ile hazırlanan veriler, Arc2Earth genişleme paketi ile “tile” siste-mine çevrilerek Google Maps üstünde gösterilmeye hazır hale getirilmektedir.

Katmanlarımızın dönüştürülmesi tamamlandıktan sonra internete sunulması için Google App Engine (GAE)’e yükleyeceğiz. GAE Google tarafından hizmet veren bir barındırma hizmeti gibi düşünülebilir, fakat diğer barındırma hizmetlerinden farklı olarak Google altyapısını ve Google’ın yük eşitleme (Load-Balancing) deste-ğini kullandığınız için ölçeklenebilir bir servis olarak görülmektedir. Yani oluşturduğunuz sistem bir kişi için de bir milyon kişi için de aynı şekilde çalışacaktır, geliştiricinin ekstra bir çaba harcamasına gerek yoktur. Ayrıca Google App Engine yönetici arayüzü ile anlık performans yüklerine ve diğer önemli ayrıntılara ulaşa-bilirsiniz. (bkz. Şekil 4)

Web uygulaması sadece görsellik için kullanılmayacağından vektör tabanlı sorguları da aktif hale getirmek için elimizdeki vektör tabanlı verileri de veritabanına aktarmamız gerekmektedir. Uygulamanın geliştirilebilir-liğini arttırmak için mümkün olduğunca açık kaynak uygulamalar kullanmaya gayret ettiğimizden dolayı veri-tabanı olarak internette yaygın olarak kullanılan MySQL veritabanını tercih ettik. Örnek veri seti olarak da noktasal bazda “Akım Gözlem İstasyonlarını” kullandık. Veri setini önce XML formatına çevirip, mekansal sorgulara uygun geliştirilmiş MySQL Spatial üzerine aktardık.

Veritabanını hazırladıktan sonra istemci-sunucu arasında iletişimi sağlamak için PHP ile gereken ara bağlantı-yı yazdık. Bu bağlantıda işlemleri hızlandırmak için JavaScript ortamına uygun olan JSON formatını tercih ettik. JSON formatı XML formatına göre insanlar tarafından okunabilirliği zor olsa da JavaScript tarafından direk desteklendiği ve transfer boyutunu düşürdüğü için tercih edilmiştir.

Sunucu tarafında gerek grafik gerekse sorgu kısımlarını çözdükten sonra OpenLayers’ın geliştirme arayüzünü Yahoo User Interface (YUI) JavaScript çatısı ile birleştirerek istemci tarafındaki uygulamayı yazdık.

Uygulama hazırlandıktan sonraki örnek ekran görüntülerini de Şekil 5 ve 6’da görebilirsiniz.



321


Şekil 4 : Google App Engine Yönetici Arayüzü

Şekil 5 : 1/100000 Ölçekli Raster Haritaların Altlık Olarak Seçildiği Uygulama Ekran Görüntüsü.



322


Şekil 6 : Google Maps’ın Altlık Olarak Seçildiği Uygulama Ekran Görüntüsü.

4. SONUÇ

Yukarıda da yazıldığı üzere Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemi uygulamalarında GeoWeb 2.0’ın ve Google Maps’in getirdiği yenilikler ile hızlı bir gelişme süreci başlamıştır. Bu süreçte hız ve kullanıcılar ile etkileşim ön plana çıkmış, uygulamaların geliştirilmesi bu yönde hız kazanmıştır.

Bu makale kapsamında geliştirilen uygulama aslında “Mashup”a örnek verilebilecek bir uygulama olup, GeoWeb 2.0’a kamu kurumlarının yaklaşımını göstermesi açısından da yeni açılımlar getirecektir. Böylelikle mevcut CBS verileri, “Harita ve Harita Bilgilerini Temin ve Kullanma Yönetmeliği”’ne uygun olarak ilk etap-ta DSİ Genel Müdürlüğü İntraneti içinde, daha sonraki aşamalarda ise verilere erişim yetkileri tanımlanarak internet ortamında kullanıcılara açılacaktır.

Her uygulamada olduğu gibi bu uygulamadaki “tiling” yaklaşımının da avantajlarının yanında dezavantajları da vardır. Bunların başında verinin “tile” olarak oluşturulmasından doğan bir durağanlık söz konusudur. Eğer verileriniz sık sık güncelleniyorsa bu yaklaşım yerine başka bir yaklaşım denemeniz gerekebilir. Ama genel için yorumlanırsa uzun vadede güncellenen verileri “tile” sisteminde hazırlayıp, sık güncellenen verileri de WMS/WFS gibi servisler ile sunarak hem performans hem de güncelleme sorunlarının aşılabileceği görülmek-tedir.

TEŞEKKÜR Uygulamamızın geliştirilmesinde verilerin kaynağı olan DSİ Genel Müdürlüğü ve Bölge Müdürlüğü çalışanla-rına teşekkürü borç biliriz.



323


KAYNAKLAR

Dinçer A., Yüksel E., Seyrek K & Elcek S. (2007) “Google Maps” veya “Microsoft Virtual Earth” Kullanılarak Web Tabanlı Coğrafi Bilgi Sistemleri Uygulamalarının Geliştirilmesi. Proceedings Ulusal Coğra-fi Bilgi Sistemleri Kongresi (MakaleID:130). Trabzon 30 Ekim–02 Kasım

URL1, OpenLayers Web Site, http://www.openlayers.org , 21 Ekim 2008

URL2, Charlie Savage's Blog, Google Maps Revisited, http://cfis.savagexi.com/articles/2006/05/05/google-maps-revisited, 23 Ekim 2008

URL3, Google, Google Maps Anahtar Temin Adresi, http://www.google.com/apis/maps/signup.html, 23 Ekim 2008 URL4, Google, Google App Engine, http://code.google.com/appengine/ , 24 Ekim 2008 URL5, Google, Google Maps Dökümantasyonu, http://www.google.com/apis/maps/documentation/index.html, 26 Ekim 2008 URL6, Microsoft, Microsoft Virtual Earth Dökümantasyonu, http://dev.live.com/virtualearth/sdk/, 26 Ekim 2008



324


COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ UYGULAMALARI İÇİN YAZILIM GELİŞTİRME: AMERİKA YENİDEN KEŞFEDİLMELİ Mİ?

T. Akbulut1

1ISLEM GIS, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisi & Yazılım Uzmanı , Ankara [email protected]

ÖZET

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) konumsal ve konumsal olmayan verilerin depolandığı bir veritabanı ile veritabanı ve kullanıcı arasındaki iletişimi sağlayan, verilerden bilgi çıkarımına olanak veren işlemleri gerçekleştiren uygulama yazılımından oluşur. Uygulama yazılımları çok farklı yelpazedeki kullanıcılara hitap etmekte ve yazılımı geliştiren(ler) tarafından tasarlanan ihtiyaçlara çözüm üretebilmektedir. Kullanıcının uygulamada karşılaşabilceği karmaşık problemlerin çözümü için uygulama yazılımının esnek bir şekilde değiştirilmesi gerekir. Bu esnekliği sağlamak amacıyla yine uygulama yazılımını üretenlerce paket yazılımlar üzerinde bağımsız uygulama geliştirme araçları üretilmiştir. Bu alanda en yaygın olarak bilinen uygulama yazılımları ESRI ve MapInfo’dur. Bu ticari yazılımların dışında açık kaynak kodlu GRASS, AvisMAP, SharpMAP, SAMT (Spatial Analysis and Modelling Tool) gibi bir çok yazılım bulunmaktadır. Bu çalışmada ticari ve ticari olmayan dış kaynaklı yazılımlara ne kadar bağımlı kalınmalı, ne amaçla ve ne kadar kullanılmalı sorusundan yola çıkarak yeni bir CBS yazılımı ve buna bağlı kütüphaneleri oluşturmak için yapılması gerekenler konusunda öneriler getirilmiştir. ArcObjects (ESRI), AvisMAP ve SharpMAP yazılımları incelenmiş, mimarileri hakkında bilgi verilmiştir. İncelenen yazılımların mantıksal yapı anlamında birbirlerine benzemekle birlikte farklı yazılımsal yetenek ve kapsamlara sahip olduğu gözlemlenmiştir. Örnek olarak her üç yazılım veriyi görüntüleme ve üzerinde gezinme imkanı sunmaktadır. Ancak sundukları veri tiplerinde farklılıklar bulunmaktadır. İncelenen yazılımların kütüphaneleri karşılaştırıldığında ArcObjects’in geniş kapsamlı olduğu, AvisMAP CBS geliştirme aracının ArcObjects’e göre dar kapsamlı ancak orta düzey ihtiyaçları karşılayabilecek bir kapasitede olduğu tespit edilmiştir. SharpMAP ile en basit düzeyde ihtiyaçlar rahatlıkla çözülebilmektedir. Yeni bir CBS yazılım kütüphanesi ve yazılımı geliştirirken söz konusu yazılımlardan ArcObjects’in kütüphanesini, kullanıcı kontrollerinde AvisMAP ve SharpMap’i başlangıç için örnek almak, nesne ve cephe yönelimli yazılım mantığı izlemek gerekmektedir. Günümüzde karşılaştığımız problemlerin çözümünde mevcut CBS yazılımlarının gücü ve yetenekleri yadsınamaz. Ancak bu yazılımları kullanırken elde edilecek tecrübe sadece problem çözmek için değil yazılım geliştirmek için de kullanılmalıdır. Böylelikle kendi coğrafyamızda karşılaştığımız bize özgü problemleri çözmek için özgün yazılımlar geliştirme yönünde bir adım atılmış olacaktır.

Anahtar Sözcükler: Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), ArcObjects, AvisMap, SharpMap, Yazılım Geliştirme Araçları

1. GİRİŞ

Bu çalışmada, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin genel olarak yapısı, Coğrafi Bilgi Sistemleri için kullanılan bazı (yetenekleri açısından farklı seviyelerde olmasından dolayı seçilen) yazılım geliştirme araçları hakkında bilgi ve kendimize ait yazılım geliştirme araçları hazırlarken yapılması gerekenler hakkında önerilerde bulunulmuş-tur.



325


2. COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ

Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) konumsal ve konumsal olmayan verilerin depolandığı bir veritabanı ile verita-banı ve kullanıcı arasındaki iletişimi sağlayan, verilerden bilgi çıkarımına olanak veren işlemleri gerçekleşti-ren uygulama yazılımından oluşan sistem olarak tanımlamayabiliriz.

Coğrafi Bilgi Sistemlerini (CBS) yapısal olarak ayırmak, bu kavramı açıklamakta faydalı olacaktır. Bu ayrımı (C+ BS) Coğrafi ve Bilgi Sistemleri şeklinde yapacak olursak, başlı başına Bilgi Sistemleri ve Coğrafya ayrı bilimlerdir, ancak CBS çatısı altında bu kavramlar birbirilerini genişletmektedirler(extend etmektedirler). Bu kavramsal ayrımın CBS üzerindeki yapısal ilişkisi Şekil 1 de gösterilmiştir.

Şekil 1: Bilgi Sistemleri ve Coğrafi veri yada konumsal veri ilişkisi

Coğrafi Bilgi Sistemlerinde kullanılan Coğrafi Veri Tabanı (GeoDatabase) Veri Tabanından (DataBase) türe-miştir. Şekil 1 için Bilgi Sistemlerinin Coğrafi Bilgi Sistemine dönüşümüne, veritabanındaki bir satır (Row)ın coğrafi veritabanındaki bir detay(Feature)a dönüşümünü göstermektedir. Coğrafi Bilgi Sistemlerinde ve Bilgi Sistemlerinde kullanılan yazılımların ortak yönleri veritabanı üzerindeki yaptıkları işlemlerdir diyebiliriz yine bu durum için Bilgi Sistemlerini Coğrafi Bilgi Sistemlerini extend etmesi olarak görebiliriz.

Şekil 2: Bilgi Sistemlerinde veritabanı işlemleri



326


Şekil 3: Coğrafi Bilgi Sistemlerinde veritabanı işlemleri

Şekil 2 ve Şekil 3 de Veri Tabanı ile Coğrafi Veri Tabanı işlemlerinde kullanılan komutlar ve etkileşim yönle-ri gösterilmiştir.

2. COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ YAZILIMLARI

Coğrafi Bilgi Sistemleri Yazılımları, coğrafi verinin üretimi, sunulması, yönetimi ve analizleri gerçekleştirme-yi amaçlar, bu amaç dorultusunda yapılan yazılımlardan yaygın olarak bilinenler; ESRI, MapInfo, Grass, GeoNetwork, AvisMap, InterMap, MapJunction, MapLab, PloneMap gibi CBS kategorisine giren farklı nite-liklerde yazılımlar bulunmaktadır.

Coğrafi Bilgi Sistemlerinin uygulama alanı oldukça geniş olması farklı meslek disiplinleri tarafından kullanıl-ması yapılmış olan yazılımların tüm ihtiyaçları karşılamasını mümkün kılmamaktadır. Bu ihtiyacı karşılamak amacıyla yazılımları özelleştirebilme olanakları, üretici firmalar tarafından sunulan yazılım geliştirme araçları kullanılmaktadır. Böylece kullanıcı(yada geliştirici kullanıcı için) kendi ihtiyaçlarına uygun araçları geliştire-rek amacına ulaşabilmektedir.

3. YAZILIM GELİŞTİRME ARAÇLARI

Yazılım geliştirme araçları, tamamlanmış bir paket yazılım üzerinde yada programdan bağımsız geliştirme araçlarının desteklediği yazılım platformlarında harici olarak kullanılabilir. Yazılım geliştirme araçlarına bir kitaplık olarak bakmak daha doğrudur, bu kitaplıklar içinde kullanıcı kontrolleri, belli işlemleri gerçekleştiren sınıflardan oluşur. Bu kitaplıkların etkin şekilde kullanılması ve yaygınlaşması için üretici firmalar tarafından yardım dokumanları, örnek uygulamlar, internet üzerinden destek gibi olanaklar sunulmaktadır. Yazılım geliş-tirme araçlarının daha fazla kullanılması için daha fazla programlama dilinde kullanılması ilk şartlardan biri-dir. Bu birden fazla programlama dili ve işletim sistemi desteğini sağlamak amacıyla kitaplıkların genelinde COM teknolojisi kullanılmıştır. COM teknolojisi nedir?



327


3.1 Com teknolojisi

1993 yılında Microsoft tarafından ortaya çıkarılmıştır. Bu teknolojinin amacı, platform bağımsız, nesne yönelimli, dağıtık yazılım parçacıkları oluşturmaktır. Com objeleri çeşitli yazılım platformalarında yaratı-labilir. Com objeleri nesne yönelimli yazılım dillerde(C++ gibi) kolayca gerçekleştirilebilir. Com objelerine her hangi bir process içerisinde yada uzak makinalardan ulaşılılıp gerçekleştirilebilir. Com teknolojisi önce-likli olarak C++ ve Microsoft Visual Basic geliştiricileri için dizayn edilmiştir. Çeşitli işletim sistemleri üz-erinde çalışabilir.

COM teknolojisi ile bağımsız binary program parçaları oluşturup ana uygulamamızda veya başka uygulama-larda kullanabilmesini sağlamaktadır.

Bu teknoloji ile geliştirilmiş yazılım kütüphanelerine verilecek en iyi örneklerden biri ArcObjects’dir.

3.2 ArcObjects

ArcObjects ESRI’ nin ürünüdür ve aşağıda genel olarak özellikleri sıralanmıştır.

• Tamamı Com objelerinden oluşmuştur,

• C++ da yazılmıştır,

• Kütüphanedeki objeler mantıksal gruplama ile ayrılmıştır,

• ArcObjects kütüphanesinde, Com objeleri interfaceler üzerinde haberleşir,

• Yaklaşık 2400 adet sınıftan oluşmaktadır,

• Microsoft .NET, Visual Basic, Microsoft Visual C++, Java (Eclipse, NetBeans…) yazılım geliştirme ortamlarında kullanılabilir,

• Tüm ArcGIS ürünleri ArcObjects componentlerinden oluşmuştur,

• Yazılım geliştirmek için ArcView yada üstü, ArcEngine Developer Kit ve geliştirme ortamına MS Visual Basic, .NET, Java yada MS VS C++ ‘a ihtiyaç duyar,

• Yazılımı kullanmak için ArcView yada üstü veya ArcEngine Runtime gereklidir.

• Kullanılabilir işletim sistemleri ve yazılım platformları (9.3 versiyonu için) Tablo 1 de verilmiştir.



328


Desteklenen İşletim Sistemleri

Minimum Version

ArcGIS Engine

Runtime

Engine SDK for

Cross Platform C++

Engine SDK for

Microsoft Visual Basic 6

Engine SDK for

Microsoft Visual C++

Engine SDK

for the Java

Platform

Engine SDK for

Microsoft .NET

Framework

Red Hat Enterprise Linux AS/ES/WS 4.0 (32-bit)

Update 2 Destekler Destekler Desteklemez Desteklemez Destekler Desteklemez

Red Hat Enterprise Linux AS/ES/WS 4.0 (64-bit)

Update 2 Destekler Destekler Desteklemez Desteklemez Destekler Desteklemez

SUSE Linux Enterprise Server 10 (32-bit)

Destekler Destekler Desteklemez Desteklemez Destekler Desteklemez

Sun Solaris 9 (SPARC) Maintenance Update 3


Sun Solaris 10 (SPARC)

Maintenance Update 4 (8/07)


Windows 2000 Professional

SP3 Destekler Destekler Destekler Destekler Destekler Destekler

Windows 2003 (32-bit) Server Standard, Enterprise & Datacenter


Windows 2003 (64-bit (EM64T)) Server Standard, Enterprise & Datacenter


Windows 2008 (32-bit) Server Standard, Enterprise & Datacenter

Destekler Destekler Desteklemez Destekler Destekler Destekler

Windows 2008 (64-bit (EM64T)) Server Standard, Enterprise & Datacenter

Destekler Destekler Desteklemez Destekler Destekler Destekler

Windows Vista (32-bit) Ultimate, Enterprise, Business, Home Premium


Windows Vista (64-bit (EM64T)) Ultimate, Enterprise, Business, Home Premium


Windows XP (32-bit) Professional Edition, Home Edition


Windows XP (64-bit (EM64T)) Professional Edition, Home Edition


Tablo 1: ArcEngine Sistem Gereksinimleri

Yazılım geliştirmek için, geliştirme yapılacak makinada ArcView (yada üstü) veya ArcEngine Runtime, Engi-ne Developer Kit ve geliştirme platformu gereklidir, 9.2 önceki sürümlerde ArcView (yada üstü) kurulu olsa bile ArcEngine Runtime kurulumu gerekli idi. Genel olarak ArcObjects’in ArcGIS teknolojisindeki yeri Şekil 4’ de resmedilmiştir.



329


Şekil 4: ArcObjects’in ArcGIS teknolojisindeki yeri ve ArcGIS

3.2.1 ArcEngine Yazılım Geliştirme Kontrolleri

ArcEngine; temeli ArcObjects olan, bağımsız Coğrafi Bilgi Sistemleri geliştirmek için sunulmuş bir uygu-lamadır. Yazılım geliştiriciler içindir, basit düzeyde kullanıcı kontrollerini kullanarak kullanıcılarda, bu uygu-lamadan faydalanabilecek düzeydedir. Bu uygulamanın içerdiği controller ;

• MapControl : ArcView’ un desteklediği tüm veri tiplerini görüntüleme, gezinme, editleme için kullanılan kontroldür.

• TOCControl : Bu control map veya PageLayout Controlü ile ilişkilendirilip verinin içeriğinin ve sembolojinin görüntülenip düzenlenmesini sağlar.

• PageLayoutControl : Çıktı ve Baskı önizleme aracıdır.

• ToolBarControl: Buton, menu, tool ve custom yapılan kontrollerin görüntülenmesi ve kullanılmasını sağlayan kontroldür.

Bu controller ArcEngine default lisansı ile gelen kontrollerdir bunların dışında Extension’larla gelen ArcScene ve ArcGlobe kontrolleri de bulunmaktadır.Bu controller MapControl’ ün 3D özelliğine sahip halleri diye-biliriz.

3.3 AvisMap Engine

AvisMap Engine, AvisMap GIS Technologies’ in bir ürünüdür ve aşağıda genel olarak özellikleri sıralan-mıştır.

• Tamamı Com teknolijisi ile kullanılarak yapılmıştır.

• Visual Basic, Visual C++, C++ Builder, PowerBuilder, Visual Basic Net, Visual C #.Net, Delphi geliştirme ortamlarında ve ileri düzey nesne yönelimli görsel programlama dillerinde kullanılabilmektedir,



330


• 11 görsel kontrole sahiptir,

• 170 programlama objesine ve 3000 (arayüz)interface sahiptir,

• 3D uzaysal analiz, modelleme fonksiyonlarına sahiptir,

• Tematik harita yapımına olanak sağlar,

• Topolojik işlemleri gerçekleştirebilir,

• Network analizleri gerçekkeştirilebilir,

• Sayısal yükseklik modelleri gerçekleştirilebilir.

AvisMap geliştirme ortamı için desteklenen nesne yönelimli görsel yazılım platformlarından biri(bir kaçı) ve AvisMap Engine’ nin kurulması gerekmektedir. Birden fazla geliştirme ortamında tekbir AvisMap kurulumu ile geliştirme yapmak mümkündür.

AvisMap’ e ait diğer ürünler; AvisMap GIS Desktop, AvisMap SDM (Spatial Database Engine), AvisMap Viewer’dır. Şekil 5 ve Şekil 6 AvisMAP GIS’in veri ve mimarisi görülmektedir.

Şekil 5: AvisMap GIS Veri Modeli



331


Şekil 6: AvisMap GIS Yapısı

3.3.1 AvisMap Engine Kullanıcı Kontrolleri

• AvisLegend: Bu control haritaya bağlı olarak ağaç yapısı şeklinde ilgili katmanları görüntülemek için kullanılır.

• AvisLegendList: AvisLegend ile aynı işlevi görmektedir, aralarındaki fark ise bu kontrolün list control kullanmasıdır.

• AvisLegendComboBox: AvisLegend ile aynı işlevi görmektedir, aralarındaki fark ise bu kontrolün combobox control kullanmasıdır.

• Avis3D: 3 boyutlu verilerin gösterilmesi, tin verisinin üretilmesi, 3 boyutlu analizler, zom in zom out fonksiyonlarının gerçekleştirilmesi için kullanılan kontroldür.

• AvisLayout: Bu kullanıcının bu kontrole bağladığı veri görünümünün çıktılarının düzenlemesini sağlar.

• AvisTopo: Toploji işlem kontrolüdür, toplojojik işlemlerin yanında network ve polygon topolojiler oluşturmak için kullanılan kontoldür.

• AvisAnalyst: Bu control karışık veya ileri düzeyde uzaysal analizlerin yapılmasını sağlayan kontroldür.Aynı zamanda hidroloji, yüzey analizleri ve raster işlemlerini gerçekleştirmek için kullanılır.

• AvisWkspManager: Bu control tüm desteklenen veri kaynaklarının yönetimini sağlamaktadır (Datasources, Datasets, Maps, layouts, sembol kütüphaneleri gibi)



332


• AvisWorkspace: Bu control AvisMap Engine’nin temel kontrollerinden biridir, verilerin yüklenmesi kaldırılması, veri onarımı, yönetilmesi için kullanılan kontroldür.

• AvisMap: Bu control AvisMap Engine’nin temel kontrollerinden biridir, harita üzerinde temel navigasyon işlemlerini, editleme işlemlerini gerçekleştirilmesinde kullanılır ve bir projeden birden fazla kullanılabilir.

• AvisGridView: Bu kontrol veriye ait özelliklerin gösterildiği kontroldür. Geliştirme ortamlarındaki grid kontrolleride aynı şekilde kullanılabilir ancak bu kontrol daha hızlıdır ve bu kontrol tavsiye edilir.

3.4 SharpMap

SharpMap, GNU (resmi olmayan çevirisi: Özgür Belgeleme Lisansı) altında çıkarılmıştır. GNU’ nun amacı, bir kullanıcı kılavuzuna, bir ders kitabı veya başka işlevsel ve faydalı bir belgeye, herkesin, etkili bir kullanım hakkıyla, ticari veya gayri-ticari, değiştirerek ya da olduğu gibi, almak ve tekrar dağıtmak özgürlüğü anlamın-da, serbest kullanım hakkı vermektir.

Genel özellikleri aşağıda sıralanmıştır.

• Web ve desktop üzerinde kullanılabilir,

• Basit düzeydeki uygulamalar için kullanılabilir durumdadır,

• .NET Framework 2.0 üzerinde geliştirilmiştir,

• Kodları açıktır,

• C#’ da yazılımıştır,

• Points, Linestings, Polygons, MultiPoints, MultiLineStrings, MultiPolygons, GeometryCollections etc. geometri tiplerini OpenGIS Simple Features Specification’ e göre destekler.

• Map kontrolü, temel navigasyon fonksiyonlarını gerçekleştirir,

• Güncellenebilir veri depolarını destekler,

• WMS’ i destekler.

SharpMap’ in veri erişimi Tablo 2’ de gösterilmiştir.

R = Okuma; W = Yazma; C = Yaratma



333


Method SharpMap v1.0 SharpMap v2.0

PostgreSQL / PostGIS R R

ESRI Shapefile R (core) RWC (core)

Microsoft SQL Server R (core) R

Oracle Spatial R R

OleDB support R (core) R

Support for WMS layers R (core) R

SQLite R R

MapInfo File R R

TIGER R R

S57 R R

DGN R R

CSV R R

GML R R

Interlis 1 R R

Interlis 2 R R

ODBC R R

ECW raster R R

JPEG2000 raster R R

Tablo 2: SharpMap Veri Erişimi



334


3.5 Yazılım Araçlarının ortak yönleri

Bu çalışmada incelediğimiz yazılım araçlarını tek tek ele aldığımızda ArcObjects kütüphanesinin daha AvisMap ve SharpMap’ e göre daha yetenekli olduğu, AvisMap’ in mimarisinin yapı olarak ArcMAP’ e ben-zediğini, SharpMap ise hem yapısal hem mimari olarak ArcObjects ve AvisMap’ten en büyük farkı .NET Framework üzerinde geliştirilmiş olması, yeteneklerinin sınırlı olması ve kaynak kodları ile beraber yaygınlaş-tırılmasıdır.

Yazılım geliştirme kontrolleri bazında bakıldığında Coğrafi Bilgi Sistemi yazılımlarının temel niteliklerinden biri olan verinin sunulması işlemini gerçekleştiren ArcEngine için MapControl, AvisMap Engine için AvisMap ve SharpMap için MapImage kontrolleri temelde PictureBox kontrollerinden türetilmiştir yada yeni-den tasarlanmıştır. SharpMap için .NET Framework kütüphanesindeki System.Wimdows.Forms.PictureBox sınıfındından, ArcEngine ve AvisMap Com tabanlı oldukları için kesin olarak VS C++’ PictureBox’da türe-miştir demek doğru olmayabilir ancak olası iki durum söz konusudur bunlardan birincisi PictureBox controlünden türetilmiş kontroller olabilir, ikincisi yapısal olarak PictureBox kontrolü yapısında özelleştirilmiş yeni kontroller yapılmış olma olasılıklarıdır.

Tüm mimari olarak bakıldığındada ArcGIS teknolojisi ile AvisMAP GIS teknolojileri büyük benzerlikler göstermektedir. Sadece bu iki teknoloji değil diğer bilinen teknolojiler aynı hiyerarşik yapıyı izlemektedirler bu yapı, önce çekirdeği oluşturan kütüphaneler ve bunun üzerinde geliştirilen uygulamalar şeklindedir, bu şekilde uygulamalar statik değil dinamik bir yapı kazanır ve daha az kod yazımı ve güncellemesi daha kolay bir uygulama olmaktadır.

ArcObjects ve SharpMap’ in Geometri kütüphanelerinin object model diagramlarını (OMD) inceleyecek olur-sak;

SharpMap için geometri diagramının bir kısmı Şekil 7 de gösterilmiştir.x

Şekil 7: SharpMap Geometry OMD’nın bir kısmı



335


ArcObjects için geometri diagramının bir kısmı Şekil 8’de gösterilmiştir.

Şekil 8: ArcObjects Geometry OMD’nın bir kısmı

Şekil 7 ve Şekil 8’ de görüldüğü gibi ArcObjects ve SharpMap’in geometri tanımlamaları oldukça benzerlik göstermektedir. Bu benzerliğin olması gerekliliği OGC Reference Model’ de tanımlanan “General Feature Model” e ve “Geometry Conceptual Schema: basic classes” e bakılarak anlaşılabilir.

Şekil 9: OGC Reference Model: General Feature Model



336


Şekil 10: OGC Reference Model: Geometry Conceptual Schema: basic classes

4. YENİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ YAZILIM KÜTÜPHANESİ VE YAZILIMI OLUŞTURMAK

Yeni bir CBS yazılım kütüphanesi ve devamında CBS yazılımı geliştirme fikri, yakın zamanda başlamış olan ve hızla devam eden CBS uygulamalarının kazandırdığı (ve kazandıracağı) birikimin bir yansımasıdır. Bu fikre verilebilecek en iyi örneklerden biri çalışmaya konu olan ve gelişimini internet ortamında devam edilen SharpMap’tir.

4.1 Yeni CBS yazılım kütüphanesi ve yazılımı oluşturmak için izlenebilecek yollar

Bu kısımda yazılım geliştirme süreçleri (Çözümleme, Tasarım, Kurma, Sınama olarak genelleyebiliriz) içinde tasarım kısmı için var olan CBS yazılımlarının kütüphaneleri örneklenebilir (veya bu örnekler üzerinde deği-şiklikler yapılabilir), bunun gerekçesi olarak bu tasarımların sınanmış ve de halen kullanılıyor olmasıdır.

Yeni bir CBS yazılım kütüphanesi ve yazılmı geliştirme sürecinde tasarım genel amacı kapsıyacak olsada ilk hedef temel ihtiyaçları karşılamak olmalıdır. Yazılım kütüphanesi kavramını iki kısıma ayırabiliriz, birincisi çekirdeği oluşturacak olan ve işlemleri gerçekleştirecek olan kısım, ikincisi ise kullanıcı kontrolleridir. Bu iki kısımı oluşturken;



337


Kütüphane oluşturuken,

• Oluşturulacak kütüphanede sınıf tasarımları ArcObjects kütüphanesini’ i örnek almalıdır, nedeni; ArcObjects kütüphanesi çok büyük bir yapıyı başarıyla taşımaktadır ve kendini ispatlamıştır.

• Uygulamanın gerçekleştirileceği yazılım teknolojisi COM tabanlı olmalıdır, nedeni; platform bağımsız çalışabilmesi, hız ve tekrar kullanılabilirliktir.

• Nesne yönelimli olmalıdır, nedeni; daha az kod yazmak, güncellemelerin kolay yapılabilmesi, daha az karışık ve modülerlik olarak açıklanabilir.

• Cephe yönelimli olmalıdır, nedeni; Cephe yönelimli programlama yaklaşımına nesne yönelimli yaklaşımın tamamlayıcısı olarak bakılır, daha alt düzeyde bir yaklaşımdır. Bu yaklaşım basit bir işlem içinde işlem tanımı dışında yapılan tekrarlı olarak kullanılan kontroller, loglamalar gibi işlemlerin kullanımlarının düzenlenmesi olarak tanımlanabilir.

• Standartlaşmış olan OpenGL(Açık grafik kütüphanesi, tüm işletim sisteminleri tarafından desteklenir) gibi ücretsiz yazılım kütüphaneleri kullanılmalıdır.

Kullanıcı kontrollerini oluşturuken,

• Mevcut CBS yazılım kütüphanelerindeki kontrollerin kullanımları (özellikle açık kaynak kodlu) örneklenmelidir,

• Kullanıcı kontrollerinde mümkün olduğu kadar çekirdek kütüphane kullanılmalıdır, böylece yapılacak olan değişiklikler ve eklentiler kolayca gerçekleştirilebilir.

En temel düzeyde CBS yazılım kütüphanesi oluşturuken izlenebilecek yollar bu şekilde sıralanabilir, CBS yazılımı bu kütüphaneye çatı oluşturacak şekilde yapılabilir. Bu kısımda önemli olan kütüphanedir.

5. SONUÇ VE ÖNERİLER

Bu çalışmada vurgulanmak istenen, Coğrafi Bilgi Sistemlerinin bu hızlı gelişim sürecinde yerimizi almak için yapılması gereken ilk adımlardan biri olan kullanıcı (uygulamacı) sınıfına ek olarak geliştirici vasfını ekleme-nin gerekliliğidir. Bu amacın kısa vadeli olması mümkün değildir, ancak geçen her zamanda bizim kullanıcılı-ğımızın ve bağımlılığımızın dahada artacağı bir gerçektir. Güncel problemlerimizin çözümünde, amacımıza en uygun yazılımı kullanma gerekliliği hiç bir şekilde yadsınamaz, ancak bu yazılımları kullanırken elde edilecek tecrübe sadece problem çözmek için değil yazılım geliştirmek için de kullanılmalıdır. Aynı zamanda kullanıcı ve geliştirici olmak gelişim süreceni hızlandıracaktır, Böylelikle kendi coğrafyamızda karşılaştığımız bize özgü problemleri çözmek için atılmış özgün yazılımlar geliştirme yönünde bir adım olacaktır.

TEŞEKKÜR Bu çalışmada emeği geçen Yrd. Doç. Dr. M.Güven KOÇAK ve Bilgisayar Mühendisi Serdar Kaçka’ ya teşekkür ederim.



338


KAYNAKLAR

AvisMap GIS Technologies, 2006. AvisMap Engine Tutorial.

Open GeoSpatial Consortium Inc. 2003. OGC Reference Model.

Pitney Bowes, 2008. MapXtreme 2008 Developer Guide

ESRI, 2007.Introduction to Programming ArcObjects Using the Microsoft ® .NET Framework

ESRI, 2006. Geometry Object Model.

URL 1, AvisMap Resmi internet sayfası, AvisMap GIS Engine 5--Comprehensive Component GIS Development Platform, http://www.avismap.com/gis_products/avismap_gis_engine.html,10 Eylül 2008.

URL 2, SharpMap internet sayfası, SharpMap Geospatial Application Framework for CLR-SharpMap Capabilities, http://www.codeplex.com/SharpMap/Wiki/View.aspx?title=Features&referringTitle=Home, 2008.

URL 3, ESRI Resmi internet sitesi, Esri Support Center, ArcGIS Engine 9.3 System Requirements , http://wikis.esri.com/wiki/display/ag93bsr/ArcGIS+Engine , 2008.

URL 4, SharpMap internet sitesi, , SharpMap Geospatial Application Framework for CLR-Source Code, http://www.codeplex.com/SharpMap/SourceControl/DownloadSourceCode.aspx?changeSetId=40903, 2008.



339


COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİNE BİNA VEKTÖR VERİSİNİN SAĞLANMASINDA YENİ BİR YAKLAŞIM: GENETİK ALGORİTMA

UYGULAMASI E. Sümer1, M. Türker2

1Başkent Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Ankara [email protected]

2Hacettepe Üniversitesi, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü, Ankara [email protected]

ÖZET

Bu çalışmada, orto-rektifiye edilmiş yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından binaların tespit edilmesi ve sonrasında bina sınırlarından vektör verinin elde edilmesi için bir yaklaşım geliştirilmiştir. Bu yaklaşım, genetik algoritma ve görüntü sınıflandırma tekniklerini temel görüntü işleme teknikleriyle bütünleştirmektedir. Görüntü olarak Adana ilinden seçilen kentsel bir bölgeye ait 1:4000 ölçeğinde çekilmiş, 15 �m ile taranmış ve sonrasında orto-rektifiye edilmiş hava fotoğrafları kullanılmıştır. Geliştirilen yöntemin uygulanması sonucunda test alanındaki binalar %90’a yakın bir doğrulukla tespit edilmiş ve bina sınırları vektör formda elde edilmiştir. Elde edilen başarılı sonuçlar, yapılan çalışmanın oldukça umut verici olduğunu göstermektedir..

Anahtar Sözcükler: Orto-rektifiye Edilmiş Hava Fotoğrafları, Genetik Algoritmalar, Bina Sınırları, Coğrafi Bilgi Sistemleri

1. GİRİŞ

Hava fotoğraflarından otomatik bina tespiti son yıllarda coğrafi bilgi teknolojileri uygulamaları için önemli bir konu haline gelmiştir. Tespit edilen binalar Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) için bir temel veri kaynağı olmasının yanında şehir planlamasında, altyapı gelişiminde, haberleşme hatlarının kurulumunda, doğal afet planlamasında ve benzeri birçok kentsel uygulamada da kullanılmaktadır. Binaların belirlenmesinde önemli bir veri kaynağı olan dijital hava fotoğrafları, yüksek konumsal çözünürlüğe sahip olmakla birlikte kalıcılık ve geniş spektral çözünürlük gibi özellikleriyle de birçok çalışmada sıkça kullanılmaktadır.

Hava fotoğraflarının temel veri kaynağı olarak kullanıldığı ilk çalışmalarda binaların tespiti gölge alanlarından faydalanılarak gerçekleştirilmiştir (Huertas ve Nevatia, 1988; Irvin ve McKeown, 1989). Bu çalışmalarda; binaların şekil ve yükseklikleri, binaların oluşturduğu gölgeler kullanılarak görüntü işleme tabanlı bir yöntemle bulunmuştur. Lin vd., (1994) tarafından gerçekleştirilen bir çalışmada ise bina tespiti ve tanımlaması mono hava fotoğraflarından yapılmıştır. Geliştirilen yöntemde görüntü kesimlemesi ve algısal gruplama tekniklerinin yanında gölge bilgisi ve bina şekilleri de kullanılmıştır. Çalışmanın sonucunda üç boyutlu bina tanımları elde edilmiştir. Yapılan bir diğer çalışmada, çoklu hava fotoğraflarından binaların otomatik olarak tespiti ve üç boyutlu modellemesi gerçekleştirilmiştir (Noronha ve Nevatia, 2001). Çalışmanın temel adımları; bina kenar, paralel ve kesişimlerinin gruplanması, çatı hipotezlerinin kurulması ile bina duvar ve gölgelerinin doğruluğunun sınanması şeklindedir. Kim ve Nevatia (2004) tarafından yapılan bir çalışmada, düz ve



340


karmaşık çatı tiplerindeki binaların tespiti ve tanımlaması çoklu ve bindirmeli hava fotoğraflarından gerçekleştirilmiştir. Olasılıksal analizler, detay seviyeleri ve sayısal yükseklik verisinden elde edilen katmanlar, önerilen yaklaşımın çeşitli aşamalarında kullanılmış ve üç boyutlu çatı sınırları elde edilmiştir. Peng ve Liu (2005) tarafından gerçekleştirilen bir başka çalışmada, mono hava fotoğraflarından yoğun kentsel bölgelerde bulunan binaların tespiti yapılmıştır. Hava fotoğrafları kullanılarak gerçekleştirilen bir diğer çalışmada ise binaların otomatik olarak tespiti sınıflandırma, şekil modelleme ve görüntü kaynaştırma tekniklerinin yer aldığı bir yaklaşımla gerçekleştirilmiştir (Lu vd., 2006).

Bina tespiti ile ilgili çalışmalarda birçok genel amaçlı öğrenme yaklaşımlı stratejinin kullanıldığı söylenebilir. Ancak bu yöntemlerdeki genel ilke, bir grup parlaklık değerinden elde edilen spektral girdilerin kullanıldığı yaklaşımlar olarak göze çarpmaktadır. Oysa spektral özelliklerin tek başına yetersiz kaldığı bir gerçektir. Spektral değerlere ek olarak, konumsal ilişkiler, doku, yakınlık ve şekil gibi diğer görüntü analizi öğeleri de son derece önem arz etmektedir. Bu bağlamda geliştirilen GENIE (Genetic Image Exloitation) ve GENIE Pro sistemleri, bir arama stratejisi ile en uygun görüntü işleme fonksiyonlarını bularak görüntüden nesnelerin tespit edilmesi yönünde yeni bir yaklaşım olarak dikkat çekmektedir (Perkins vd., 2000; Perkins vd., 2005).

Bu çalışmanın temel amacı, yüksek çözünürlüklü orto-rektifiye edilmiş hava fotoğraflarından genetik algoritma (genetic algorithm) ve kontrollü sınıflandırma (supervised classification) yöntemlerini kullanarak bina bölgelerini belirlemek, iyileştirmek ve sonrasında bu alanlardan vektör bilgisi oluşturmaya yönelik bir yaklaşım geliştirerek kentsel bir alanda uygulamaktır.

2. ÇALIŞMA ALANI VE KULLANILAN VERİ

Çalışma alanı olarak Adana ili şehir merkezinden seçilen kentsel bir bölge üzerinde çalışılmıştır. Seçilen alanda aynı tip ve çatı rengine sahip yaklaşık 25 bina bulunmaktadır. Kullanılan veri ise çalışma alanını kapsayan 1:4,000 ölçeğinde çekilmiş, 15 μm ile taranmış ve sonrasında ortorektifikasyonu yapılmış hava fotoğraflarından oluşmaktadır. Çalışma alanına ait ortorektifiye edilmiş görüntü Şekil 1’de görülmektedir.



341


Şekil 1: Çalışma alanına ait ortorektifiye edilmiş hava fotoğrafı

3. GENETİK ALGORİTMANIN TEMEL İLKELERİ

Genetik algoritma, doğadaki evrim mekanizmasınının bilgisayar ortamında modellenmesiyle oluşan yineleme-li bir arama metodudur ve bir veri grubundan özel bir veriyi bulmak için kullanılır. Genetik algoritmalar doğa-da geçerli olan en iyinin yaşaması kuralını temel alarak sürekli iyileşen çözümler arar. Bunun için “iyi”nin ne olduğunu belirleyen bir uygunluk değeri ve yeni çözümler üretmek için seçim, çaprazlama ve mutasyon gibi operatörleri kullanır.

Genetik algoritmaların bir diğer önemli özelliği de bir grup çözüm arasından (çözüm kümesi) en iyilerin seçi-lip kötülerin elenmesi prensibidir. Mevcut problem için olası pek çok çözümü temsil eden bu çözüm kümesine genetik algoritma terminolojisinde popülasyon adı verilir. Popülasyonlar kromozom veya birey adı verilen veri dizilerinden oluştur. Bu dizilerin her bir elemanına ise gen adı verilir. Popülasyondaki gen değerleri evrimsel süreç içinde genetik algoritma işlemcileri tarafından belirlenir.

Genetik algoritmaların görüntü işleme kavramlarıyla olan ilişkisi, Perkins vd., (2000) tarafından tasarlanmıştır. Bu bağlamda popülasyon, sayısı belli olan bir dizi kromozomun gelişigüzel olarak yaratılmasıyla oluşmakta-dır. Kromozom yapısı içerisindeki her bir gen ise yine rasgele belirlenen birer görüntü işleme fonksiyonu ola-rak tanımlanmaktadır. Bu fonksiyonlardan bazıları aritmetik, mantıksal ve eşik değeri işlemleri bazıları ise spektral benzerlik, spektral mesafe ve spektral açı ile birlikte doku işlemlerinden meydana gelmektedir

(Şekil 2).



342


Şekil 2: Görüntü işleme tabanlı genetik algoritma yapısı (Perkins vd., 2000)

4. YÖNTEM

Bina vektör bilgisinin orto-rektifiye edilmiş hava fotoğraflarından çıkarımını içeren genetik algoritma tabanlı yaklaşımın akış şeması Şekil 3’te verilmiştir.

Gen -1-

Gen -2-

…..

…..

Gen -N-

Gen -1-

Gen -2-

…..

…..

Gen -N-

……………………………………………………

Popü

lasy

on

Görüntü İşleme Fonksiyonları

Kromozom-1

Kromozom-2 Gen -1-

Gen -2-

…..

…..

Gen -N-

Gen -1-

Gen -2-

…..

…..

Gen -N-

Kromozom-3

Kromozom-M



343


Şekil 3: Önerilen yaklaşımın temel adımları

Önerilen yaklaşımın ilk adımı, orto-rektifiye edilmiş görüntü üzerinde bina ve bina olmayan piksellerden eği-tim ve test alanlarının seçimini yapmaktır. Bu işlemin ardından, önceden gelişigüzel oluşturulmuş popülasyon içerisinde yer alan her bir kromozomdaki genler (görüntü işleme fonksiyonları) orijinal görüntünün bantlarına (K, Y ve M) uygulanır. Üzerinde işlem yapılacak bant veya bantların seçimi (girdi bantları) ve işlemin uygu-lanmasından sonra elde edilecek bant (çıktı bandı) yine gelişigüzel olarak genetik algoritma tarafından belirle-nir. Çıktı bantları dört geçici banttan meydana gelmektedir ve her bir kromozomda yer alan genler işlem çıktı-larını bu bantlardan herhangi birine aktarır. Bu durumda, her bir kromozomun işlenmesiyle o kromozoma ait

Orto-rektifiye Edilmiş Hava Fotoğrafı

Eğitim ve Test Alanlarının

Belirlenmesi

Görüntü İşleme Fonksiyonları

Spektral ve Doku Öznitelikleri

Bulunan Bina Bölgeleri

Fisher Doğrusal Sınıflayıcısı

Çaprazlama ve Mutasyon İşlemleri

Uygunluk Değerinin He-saplanması

Sonraki Jenerasyon

Genetik Algoritma

Morfolojik Görüntü İyileştirme

Bina Vektör Verisi

Kenar Tespiti



344


dört faklı çıktı bandının üretilmesi sağlanır. Çıktı bantları o kromozomun spektral ve doku özniteliklerini ba-rındırır.

Çıktı bantlarının elde edilmesinden sonra bu bantlar, bir kontrollü sınıflandırma tekniği olan Fisher doğrusal sınıflayıcısı ile tek bir banda indirgenir. Bu işlem, daha önceden belirlenmiş eğitim alanlarını kullanarak oriji-nal görüntünün bina ve bina olmayan piksellere göre ikili bir sınıflandırmaya tabi tutulmasına olanak verir. Sınıflandırılan görüntü en uygun eşik değerine göre ikili (siyah/beyaz) görüntüye dönüştürülerek, her bir kro-mozom için, bina bölgeleri ortaya çıkarılmış olur.

Bir sonraki adımda, bina tespitini hangi kromozomun ne kadar doğru yaptığını ölçen uygunluk değerleri he-saplanır. Her bir kromozom için ayrı ayrı hesaplanan bu değerler, bina ve bina olmayan alanlar üzerinde önce-den belirlenmiş olan test bölgeleri kullanılarak gerçekleştirilir. Buna göre, sınıflandırma sonuçlarındaki bina veya bina olmayan piksellerin test alanlarındaki ilgili bina veya bina olmayan piksellerle olan uyuşma yüzdesi D (Doğru tespit) olarak adlandırılırsa ve benzer şekilde birbirleriyle uyuşmayan piksellerin yüzdesi de Y (Yan-lış tespit) olarak adlandırılırsa, Denklem 1’deki formüle göre kromozomların uygunluk değerleri (U) hesapla-nabilir.

U = 50 x ( D + ( 1 – Y ) ) (1)

Denklem 1’e göre D ve Y değerleri 0 - 1 aralığında, U değeri ise 0 - 100 aralığında değişebilmektedir. En başarılı durum için, D = 1 ve F = 0 iken uygunluk değeri 100; en başarısız durum için de, D = 0 ve F = 1 ile uygunluk değeri 0 olarak hesaplanabilmektedir. Dolayısı ile, ilgili jenerasyondaki en yüksek uygunluk değeri-ne sahip kromozom “elit kromozom” olarak adlandırılır ve bu kromozom diğer jenerasyona doğrudan aktarılır.

Her bir kromozomun uygunluk değerinin hesaplanmasını takiben bir sonraki jenerasyona aktarılacak kromo-zomların seçilmesine yönelik olarak çaprazlama (Şekil 4) ve mutasyon (Şekil 5) işlemleri gerçekleştirilir. Bu işlemlerin amacı, popülasyondaki belirli sayıda kromozom üzerinde gen çeşitliliği yaratarak sonraki jeneras-yonlar için elit kromozomdan daha yüksek uygunluk değerlerine sahip yeni kromozomların üretilmesine ça-lışmaktır. Bu çalışmada yapılan çaprazlama işlemi, tek noktalı çap

razlama prensibine dayalı olup iki kromozom üzerinde ortak bir gen belirlenmesini öngörür. Sonrasında, belir-lenen genin sağında veya solunda kalan kısımlar her iki kromozom üzerinde birbirleriyle yer değiştirir. Mutas-yon işleminde ise tek bir kromozom üzerinde rasgele seçilen bir gen yine mevcut görüntü işleme fonksiyonla-rından rasgele seçilen başka bir genle yer değiştirir.

Şekil 4: Çaprazlama işleminin örnek A ve B kromozomları üzerindeki işleyişi

Görüntü İşleme Fonksiyo-nu -1


…………….

……………

Görüntü İşleme Fonksiyo-nu -N



……………

……………

Görüntü İşleme Fonksiyo-nu -N

Kromo-zom-B

Kromozom - A



345


Şekil 5: Mutasyon işleminin örnek C kromozomu üzerindeki işleyişi

Çaprazlama ve mutasyon işlemleri genetik algoritmanın başlangıcında belirlenmiş sabit olasılık değerlerine göre yapılmaktadır. Bu değerlere göre hangi kromozomların çaprazlamaya, hangilerinin mutasyona gireceği belirlenmektedir. Bu işlemlerle oluşturulan yeni bireyler bir sonraki jenerasyona elit kromozom ile birlikte aktarılır. Bu evrimsel süreç belirli bir döngü yapısı içerisinde devam eder ve her jenerasyonda bir öncekine göre daha yüksek uygunluk değerine sahip elit kromozomların elde edilmesi beklenir. Böylece algoritma her jenerasyonda aynı veya daha iyi sonuçlar üretmeye zorlanmış olur. Ancak jenerasyonlar ilerledikçe yeni elit kromozomların oluşmaması veya değişimin çok seyrek aralıklarla gözlenmesi algoritmanın belli bir bütünsel veya lokal çözüme doğru yakınsadığını gösterir. Bu durumda algoritmanın durdurulması gerekir. Bu çalışma-da, genetik algoritmanın yakınsama koşulu olarak sabit bir jenerasyon sayısı alınmıştır.

5. UYGULAMA VE TEST SONUÇLARI

Uygulama aşamasının ilk adımı olarak eğitim ve test alanlarının seçimi yapılmıştır. Eğitim alanı olarak, bina ve bina olmayan bölgelerden (bu alanların karakteristiklerini en iyi yansıtabilecek) pikseller seçilmiştir. Test alanları ise seçilen eğitim alanların dışında, bina ve bina olmayan bölgelerden seçilmiştir. Bu alanlarının belir-lenmesinden sonra, genetik algoritma tarafından kullanılan parametreler olan jenerasyon sayısı (J), popülas-yondaki kromozom sayısı (K), her bir kromozomdaki gen sayısı (G), çaprazlama olasılığı (Pc) ve mutasyon olasılığı (Pm) için ilk değer atamaları yapılmıştır. Bu çalışmada J ve K parametreleri için 20, G parametresi için 5, Pc parametresi için 0.80 ve Pm parametresi için de 0.20 değerleri alınmıştır. Bu değerlerin, benzer ça-lışma alanlarında yapılan birçok testin sonuçları analiz edilerek, seçilmiş en uygun değerler olduğu tespit edilmiştir. Diğer taraftan, literatürde yer alan ilgili çalışmalarda benzer değerlerin kullanılmış olması da seçil-miş olan değerleri desteklemektedir (Perkins vd., 2000; Perkins vd., 2005).

Geliştirilen yaklaşımın çalışma alanı üzerinde uygulanmasıyla elde edilen sonuçlarına göre, bina alanları orta-lama %88,3 doğruluk oranında bir maksimum uygunluk değeri ile tespit edilmiştir. Bu değer, genetik algorit-manın aynı çalışma alanı üzerinde aynı parametre değerleriyle (J=20, K=20, G=5, Pc=0.8, Pm=0.2) birbirin-den bağımsız olarak 10 defa çalıştırılmasıyla elde edilmiştir. Bu bağlamda 10 farklı testin yapılması ile elde

Görüntü İşleme Fonksiyonu -2’

Kromo-zom-C

Görüntü İşleme Fonksiyonu -1

Görüntü İşleme Fonksiyonu -2

…………….

……………

Görüntü İşleme Fonksiyonu -N



346


edilen maksimum uygunluk değeri, bu testlerin ortalama değerleri temel alınarak hesaplanmıştır. Ortalama değerlerin alınmasındaki amaç, şans eseri elde edilebilecek çok düşük veya çok yüksek uygunluk değerlerinin orta bir değere çekilebilmesini sağlamaktır. Buna bağlı olarak seçilmiş olan “10” değeri, ortalamadaki değişi-min azalmaya başladığı eşik değeri olarak kabul edilmiştir. Yapılmış olan testlerin sonuçları ve ortalama de-ğerler Tablo 1’de verilmektedir. Bu tabloya göre uygunluk değerleri, farklı testlerde elde edilen %76,3 (Test-4) ile %90,0 (Test-8) arasında değişim göstermekte olup yapılan tüm testlerin her birinin ilk ve son jeneras-yonları arasındaki değişimler ise %2.7 (Test-10) ile %11.5 (Test-4) arasında seyretmektedir.



347


Test-1 Test-2 Test-3 Test-4 Test-5 Test-6 Test-7 Test-8 Test-9 Test-10

Ortalama

Jenerasyon-1 83,7 85,3 85,5 76,3 80,1 84,3 82,2 87,3 78,6 86,2 83,0

Jenerasyon-2 87,3 86,9 87,5 77,5 80,1 86,3 83,2 87,3 78,6 87,3 84,2

Jenerasyon-3 87,6 86,9 87,7 81,7 80,1 86,5 83,3 87,3 82,0 87,3 85,0

Jenerasyon-4 87,8 87,6 87,8 81,7 88,0 86,6 87,3 87,8 82,0 87,6 86,4

Jenerasyon-5 87,8 87,6 88,0 81,7 88,0 86,8 87,4 87,8 82,0 87,6 86,5

Jenerasyon-6 87,8 87,6 88,5 87,2 88,0 87,3 87,7 87,8 82,0 87,6 87,2

Jenerasyon-7 87,8 87,6 88,5 87,2 88,0 87,3 87,7 89,2 82,0 87,6 87,3

Jenerasyon-8 88,1 87,6 88,7 87,3 88,0 87,5 87,7 89,2 84,8 87,6 87,7

Jenerasyon-9 88,1 87,8 88,7 87,3 88,1 87,5 87,8 89,2 84,8 87,7 87,7

Jenerasyon-10 88,1 87,8 88,7 87,3 88,1 87,5 87,8 89,2 87,2 87,8 88,0

Jenerasyon-11 88,1 87,8 88,7 87,6 88,1 87,5 87,8 89,2 87,2 87,8 88,0

Jenerasyon-12 88,1 87,8 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,3 88,0 88,0

Jenerasyon-13 88,1 87,8 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,3 88,0 88,0

Jenerasyon-14 88,1 87,8 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-15 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-16 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-17 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-18 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-19 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 89,2 87,8 88,0 88,1

Jenerasyon-20 88,1 87,9 88,7 87,8 88,1 87,5 87,8 90,0 87,8 88,9 88,3

Tablo 1: Yapılan 10 farklı test için uygunluk değerlerinin 20 jenerasyon boyunca değişimi ve ortalama uygunluk değerleri

Testlerin ortalamalarına göre genetik algoritmanın performans eğrisi Şekil 6’de gösterilmektedir. Ayrıca, en yüksek uygunluk değerinin elde edildiği 5 (%88,1), 3 (%88,7), 10 (%88,9) ve 8 (%90,0) numaralı testlerdeki kromozomların ürettiği çıktılar ise Şekil 7’de verilmiştir.



348


Genetik Algoritma Performans Eğrisi

83

84,2

85

86,4

86,5 87

,2

87,3 87

,7

87,7 88 88 88 88

88,1

88,1

88,1

88,1

88,1

88,1 88,3

80,0

81,0

82,0

83,0

84,0

85,0

86,0

87,0

88,0

89,0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

Jenerasyon Sayısı

Uygu

nluk

Değ

eri

Şekil 6: Elde edilen test sonuçlarına göre ortaya çıkan genetik algoritma performans eğrisi



349


Şekil 7: Yapılmış olan (a) 5, (b) 3, (c) 10 ve (d) 8 numaralı testlerin sonucunda elde edilen bina bölgeleri

Bina bölgeleri her ne kadar yüksek bir başarı yüzdesiyle tespit edilmiş olsa da sonuç çıktısı üzerinde bir takım yanlış sınıflandırılmış piksellerin varlığı görülmektedir. Bu problemli bölgelerin asgari düzeye indirgenebil-mesi için testlerdeki en yüksek uygunluk değerine sahip kromozomun ürettiği çıktı (Şekil 7-d) üzerinde morfo-lojik görüntü işleme operatörleri uygulanmıştır. Sırasıyla; aşındırma (erosion), genleşme (dilation) ve kapatma (closing), morfolojik görüntü işleme operatörlerinin uygulanması sonucu elde edilen çıktı Şekil 8’de görül-mektedir.

(a)

(b)

(c)

(d)



350


Şekil 8: Tespit edilen bina bölgelerine morfolojik iyileştirme operatörlerinin uygulanması sonucunca elde edilen çıktı

Çalışmanın son adımı olarak, iyileştirilmiş bina bölgelerinden vektör bilgisinin çıkarımı işlemi gerçekleştiril-miştir. Bunun için, popüler bir kenar tespit yaklaşımı olan “Canny” operatörü kullanılmıştır. Elde edilen bina poligonları ve orijinal görüntü üzerine bindirilmiş hali Şekil 9’da verilmiştir.

(a) (b)

Şekil 9: (a) Bina vektör bilgisi ve (b) orijinal görüntü üzerine bindirilmiş hali

6. SONUÇLAR VE TARTIŞMA

Bu çalışmada, orto-rektifiye edilmiş yüksek çözünürlüklü hava fotoğraflarından binaların tespit edilmesi ve sonrasında bina vektör bilgisinin elde edilmesi için bir yaklaşım geliştirilmiştir. Geliştirilen yaklaşım, genetik algoritmaları ve kontrollü bir sınıflandırma algoritması olan Fisher doğrusal sınıflayıcısını kullanmakta olup



351


bilinen genetik algoritma kavramları (popülasyon, kromozom, gen, çaprazlama, mutasyon, vs) ile temel görün-tü işleme tekniklerini bütünleştirmektedir. Yaklaşım, üçgen çatılı ve çokgen şeklindeki bina modellerinden oluşan, Adana ili kent merkezinde seçilen bir alanda uygulanmıştır.

Yapılan 10 farklı test sonucunda uygulama alanındaki binalar piksel bazında yaklaşık %88 oranında ortalama başarı yüzdesi ile tespit edilmiştir. Nesne bazında ise çalışma alanında bulunan tüm bina sınırları büyük ölçüde tespit edilmiştir. Ancak çeşitli nedenlerden dolayı, bazı binalar için vektör bilgisinin kısmen hatalı oluşturul-duğu gözlenmiştir. Bunun temel sebeplerinden bazıları, bina çatıları üzerinde yer alan bazı cisimler (baca, güneş paneli, vs) ve bina çatılarının üzerini kapatan bitki örtüsüdür.

Geliştirilen yaklaşım ile, bir geleneksel sınıflandırma tekniği olan Fisher doğrusal sınıflayıcısına göre daha başarılı sonuçlar üretilmiştir. Sonuçlar incelendiğinde, ilk jenerasyonun ortalama değeri, bir başka deyişle Fisher doğrusal sınıflayıcısının elde ettiği değer, %83,0 olarak bulunurken; son jenerasyonda bu değerin %88,3 seviyesine yükseldiği gözlemlenmektedir. Sınıflandırma doğruluğundaki bu artışın, popülasyonda yer alan elit kromozomların çaprazlama ve mutasyon gibi işlemlerle iyileştirilmesi sonucunda oluştuğunu söyle-mek mümkündür.

KAYNAKLAR

Huertas A. and Nevatia R., 1988. Detecting Buildings in Aerial Images, Computer Vision, Graphics, and Image Processing, Vol.41, 131-152.

Irvin R.B. and McKeown D.M., 1989. Methods for Exploiting the Relationship Between Buildings and Their Shadows in Aerial Imagery, IEEE Transactions On Systems, Man, and Cybernetics, Vol.19, 1564-1575.

Lin C., Huertas A. and Nevatia R., 1994. Detection of Buildings Using Perceptual Grouping and Shadows, Computer Vision and Pattern Recognition Proceedings, 62-69.

Noronha S. and Nevatia R., 2001. Detection and Modeling of Buildings from Multiple Aerial Images, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.23, 501-518.

Kim Z. and Nevatia R., 2004. Automatic Description of Complex Buildings from Multiple Images, Computer Vision and Image Understanding, Vol.96, 60-95.

Lu Y.H., Trinder J.C. and Kubik K., 2006. Automatic Building Detection Using the Dempster-Shafer Algorithm, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol.72, 395-403.

Peng J. and Liu Y.C., 2005. Model and Context-driven Building Extraction in Dense Urban Aerial Images, International Journal of Remote Sensing, Vol.26, 1289-1307.

Perkins S., Edlund K., Esch-Mosher D., Eads D., Harvey N. and Brumby S., 2005. Genie Pro: Robust Image Classification Using Shape, Texture and Spectral Information, SPIE Proceedings, 139-148.

Perkins S., Theiler J., Brumby S.P., Harvey N.R., Porter R., Szymanski J.J. and Bloch J.J., 2000. GENIE: A Hybrid Genetic Algorithm for Feature Classification in Multi-Spectral Images, SPIE Proceedings, 52-62.



352


METAVERİ VE UYGULAMA ARAYÜZLERİ Güler YALÇIN1, Sedat BAKICI2

1 Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Fotogrametri ve Geodezi Dairesi Başkanlığı, Ankara, [email protected]

2Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü, Fotogrametri ve Geodezi Dairesi Başkanlığı, Ankara, [email protected]

ÖZET

“Veri hakkında veri” olarak tanımlanan metaveriye olan ihtiyaç gün geçtikçe artmış ve günümüzde metaveriler Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamına taşınmıştır. Mekansal verilerden doğru bir şekilde yararlanılabilinmesi için doğru bir belgelendirmeye gereksinim duyulurken, metaveri verilerin belgelendirilmesini sağlamaktadır.

Metaverinin en önemli kullanım alanlarından birisi katalog servisleridir. Katalog servislerinde kullanıcı, bir arayüz ile katalog servisine bağlanmaktadır. Arayüzlerde temel olarak “metaveri girişi (yayınlama)” ve “metaveri arama (sorgula-ma)” fonksiyonları yer almaktadır. Ülkemizde mekansal veri altyapısı için uygulama çalışmalarına metaveri girişi ve sorgulamalarının yapılabildiği metaveri arayüzleri ile başlanmıştır. Bu çalışmalarda Avrupa Birliği ülkelerince yürütüle-cek olan INSPIRE (The Infrastrucure for Spatial Information in Europe) temel alınmıştır ve ISO 19115 standartları kulla-nılmıştır. Verilerin tekrarlı girişinin önüne geçebilmek adına, metaveri girişi ve sorgulamaları Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliğince organizasyon ve koordinasyon görevi verilen kurumun, Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü’nün web sayfası, www.hbb.tkgm.gov.tr/metadata, üzerinden yapılabilmektedir.

Anahtar Sözcükler: metaveri, INSPIRE, arayüz, metaveri yayınlama (girişi), metaveri sorgulama (arama).

1. GİRİŞ

Bu bildirimizde amaç, Avrupa Birliği’ne üyelik yolunda Avrupa Birliği ülkelerince yürütülecek olan INSPIRE (Avrupa Mekansal Bilgi Altyapısı) temel alınarak başlanan ve yürütülen çalışmaları anlatmaktır. Sunum planı Ulusal Coğrafi Veri Altyapısı, Metaveri, Metadata Arayüz Örnekleri üzerinden yapılmaktadır.

2. Ulusal Konumsal Veri Altyapısı

NSDI (National Spatial Data Infrastructure – Ulusal Konumsal Veri Altyapısı), coğrafi bilgi kullanımı ve diğer servisler ile paylaşımı hizmetlerinde; gerekli veri, teknoloji, politika, standart ve insan kaynaklarının genel çerçevesidir. Ülke düzeyinde kamu kurumları, özel sektör, yerel yönetimler ve konumsal veri ile iş ya-pan bütün kesimler arasında “birlikte işlerliği” sağlayacak ve vatandaşlar dahil ilgililere, gereksinim duydukla-rı veri ve servislere anında erişim ve kullanım olanağı tanıyacak bir altyapı olarak tanımlanabilir.



353


Bu altyapının amacı; kurumlar arasında tekrarlı coğrafi veri üretimini engellemek, coğrafi veri kalitesini artır-mak, maliyetleri düşürmek, coğrafi veriyi kamuya ulaşılabilir kılmak, verinin kullanılması ile elde edilen ka-zançları artırmak ve kamu ve özel sektör kurumları ile akademik birimler arasında birlikte çalışılabirliği müm-kün kılmaktır.

INSPIRE (Infrastructure For Spatial Information In Europe), Avrupa geneline yönelik bir bilgi alt yapısının kurulması için önerilmiş olan projedir. INSPIRE’in en temeldeki amacı “Lokal, bölgesel ve uluslararası alanda halk ve kamu kuruluşları tarafından kullanılan; formüle edilmeye, uygulanmaya, görüntülenmeye ve değerlen-dirmeye hazır halde bulunan yüksek kaliteli ve harmonize edilmiş mekansal (coğrafi) veri elde etmektir.”

21.08.2007 tarihinde yürürlüğe giren INSPIRE Yönergesi’nin temel prensipleri:

Veri bir defa toplanmalıdır ve en etkili şekilde idame ettirilmelidir. Aynı kategorideki farklı veriler değişik veri kaynaklarından birleştirilebilmeli ve birçok kullanıcı ve uygulama servisleri tarafından paylaşılabilmeli-dir. Ülkelerin bir kurumu tarafından toplanan mekansal verileri ülkenin diğer kurumları tarafından da erişilebi-lir olmalıdır. İyi bir ülke yönetimi için gerekli olan mekansal veri, gelişmiş uygulamaları sağlayacak durumda olmalıdır. Mekansal verinin, amaçlara uygunluğunu değerlendirmek ve verinin kullanımının sağlamak adına hangi durumların uygulanması gerektiğini bilmek için gerekli bilgiye kolayca ulaşılabilmelidir.

3. Metaveri

Bu yönergeye göre uygulama kurallarının ilk sırasında “metaveriler” gelmektedir. Direktiflerin uygulanması ve sistemlerin ölçülmesi ile birlikte;

• Verinin harmonizasyonu,

• Bilgilendirme servisleri,

• Metadata Servisleri,

• Veri karar altyapısı,

• Koordinasyon ve

• Verinin görüntülenmesi

sağlanacaktır.

Hem Avrupa ülkelerinde hem de ABD’de birçok Metadata portalı örnekleri görmek mümkündür. ABD’de NSDI’ın gelişiminde koordinasyonu FGDC (The Federal Geographic Data Committee) sağlamaktadır. The US Federal Metadata standardı kullanılarak metadata yayınlanabilmektedir. Avrupa’da ise koordinasyonu JRC (The Joint Research Centre) sağlamaktadır. ISO TC211 19115 Metadata standardı kullanılarak metadata ya-yınlanabilmektedir



354


3.1 Avrupa’da GeoPortal Örnekleri

Resim 1: Avrupa’da Geoportal Örnekleri

3.2 Türkiye’de Geoportal Örneği (Harita Bilgi Bankası)

Ülkemizde birçok kamu kurumu tarafından harita ve harita bilgisi üretimi yapılmakta olup, kurumlar arasında üretim koordinasyonunu sağlamak ve mükerrer harita ve harita bilgisi üretimini engellemek üzere son yasal düzenleme BÖHHBÜY ile geliştirilmiştir, ISO TC211 19115 Metadata Standardı kullanılmıştır.

Verilerin tekrarlı girişinin önüne geçebilmek adına, metaveri girişi ve sorgulamaları Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliğince organizasyon ve koordinasyon görevi verilen kurumun, Tapu ve Ka-dastro Genel Müdürlüğü’nün web sayfası, www.hbb.tkgm.gov.tr/metadata, üzerinden yapılabilmektedir.

GeoPortal Kroatien

GeoPortal.Bund 3D

TIM NRW

TIM Rheinland-Pfalz

Nationalpark Eifel

Luftbildserver RVR

Vodafone D2

BIS Bayern

essen-Viewer

FluGGS-Client

Lebensräume in 3D

Stadt Dortmund

CeGi GEOcatalog

terrainViewer@HSK

JRC Catalog (INSPI-

GDI Bottrop

HMULV-Katalog

INSPIRE-Prototyp

LoG-IN Projekt

GDI Essen

WSV-Datenkatalog

BfG-GIS

GeoServer SW/HH

KABAS NRW

MIS Hessen

GeoBroker Brandenburg

LfUG Sachsen

MIS Sachsen



355


YERALTI MADENCİLİĞİ EMNİYETİYLE İLGİLİ COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMLERİ TABANLI BİR İZLEME VE İŞLETME SİSTEMİNİN

GELİŞTİRİLMESİ S. Şalap1, M. O. Karslıoğlu2, N. Demirel3

1Orta Doğu Teknik Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği,Ankara: [email protected] 2Orta Doğu Teknik Üniversitesi, İnşaat Mühendisliği,Ankara: [email protected]

3Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Maden Mühendisliği,Ankara: [email protected]

ÖZET

Madencilikte iş güvenliği en önemli unsurlardan biridir. Bu nedenle yeraltı madenciliğinde emniyet ile ilgili mekansal ve meta verinin Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) oluşturularak idare edilmesi gerekli bir konudur. Bu çalışmanın amacı yeraltı madenciliği emniyetinde daha verimli olabilmek için, gerekli mekansal verilerin kullanımıyla bir CBS oluşturmaktır. Böyle bir sistem sürekli risk tahmini ve tehlike anında acil durum uygulanabilirliğine hizmet edebilecektir. Güvenlik kav-ramı üç temel unsuru barındırmalıdır. Bunlar, (i) emniyet; (ii) gözetim ve bakım; (iii) olağanüstü durumdur.

Uygulama internet tabanlı coğrafi bilgi sistemleri kullanılarak yapılmıştır. İlk olarak emniyet kavramı mekansal olarak modellenmiş ve daha sonra kavramsal model olarak varlık-ilişki diyagramı oluşturulmuştur. Mantıksal model kurulduktan sonra kullanıcı ara yüzleri geliştirilerek CBS test edilmiştir. Son olarak da, şimdiye kadar yapılanların ulusal bir CBS altyapı sistemine genişletilebilmesi sorusuyla ilgilenilmiştir.

Anahtar Kelimeler:Yeraltı Madenciliği Emniyeti, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS), Veritabanı İşletim Sistemleri, İlişkisel Veri Modeli

1. GİRİŞ

Yeraltı madenciği geçmişten bugüne kadar madencilik kazalarının yoğunlukla yaşandığı sektörlerden biridir. Maden arama, işletme, çıkartma ve hazırlama gibi işlemler birçok riske sebebiyet vermektedir. Bu kazalar kimi zaman ağır yaralanmalar, ölümler ve büyük miktarda maddi kayıplarla sonuçlanmaktadır. Bunun sonu-cunda madenin işletme maliyetinin olursuzluğu bile gündeme gelebilir. Bu nedenle, yeraltı madenciliğinde emniyeti ve güvenliği teşvik etmek için, uygun yasa, yönetmelik ve düzenlemeler gerekmektedir. Bu zorunlu-lukların uygulanması ve sürekliliğini sağlamak için sürekli gözlem ve analiz imkanları bu sektöre fayda sağla-yacak önemli bir etmendir.

Risk değerlendirmesi, yeraltı madenlerinde meydana gelebilecek her türlü sorunu değerlendirme açısından faydalı bir yaklaşımdır. Deneyim, bilgi ve sezgilerin kullanılarak riski kontrol etme ve tehlikeyi tanımlayabil-meye olanak sunacak olan bu değerlendirme, olumsuz sonuçlar doğurabilecek her türlü olayın tanımı ve yöne-timi için gereklidir (Blockley, 1992). Basit anlamda risk yönetimi; tehlike seçeneklerini değerlendirme ve tanımlama, uygulama modelleri hazırlama ve geliştirme, ve riskli durumları gözleme alt başlıklarını kapsar. Bu çalışmada, bu anlamdaki standartların teşviki, emniyet ve güvenliğin yararlığını ve devamlılığını sağlaya-



356


cak olan Coğrafi Bilgi Sistemleri(CBS) sayesinde gerçekleştirilmiştir. CBS nin uygulama alanları maden arama örneğinde olduğu gibi doğal kaynak endüstrisinde kullanılmakta olmasına rağmen yeraltı madenciliği için oldukça yeni bir uygulamadır (Hammond, 2001).

Yeraltından toplanacak yeraltı emniyetiyle alakalı her türlü verinin düzenlenip birbirleriyle ilişkilendirilmesi ve bunların mekana bağlı olarak analizlerine imkan sağlayan CBS, güvenlik ve emniyetin gözetim ve bakımı-na, olağanüstü durumlarda acil durum senaryolarının hazırlanabilirliğine de imkan sağlayacaktır. Gerekli veri-nin toplanması ve CBS ile iyi ilişkilendirilmiş bir veritabanı entegrasyonu, bu anlamda atılacak ilk adımdır.

Bu çalışmanın amacı, yeraltı madenciliği emniyetiyle alakalı veritabanı yönetim sistemlerinin CBS ortamına, gerekli internet tabanlı ve masaüstü uygulama ekleri ile entegrasyonunu sağlamaktır. Buradaki hedef, kullanı-cıya emniyetle alakalı parametreleri mekansal referanslı haritalar üzerinde analiz ve gözleme imkanı sağla-maktır. Bu akıllı haritalar sayesinde kullanıcı, noktaların öznitelikleri hakkında sorgulamalar yapabilmektedir. Böylece, kritik alanların kolayca fark edilebilmesi ve gerekli tedbirlerin önceden algılanmasına yardımcı olunmaktadır.

Araştırma metodolojisi dört ana kısımdan oluşmaktadır. Öncelikle çalışmanın ilk adımı olan emniyet konsepti için öznitelik tanım kümesi (domain) modeli oluşturulur. İkinci olarak, varlık-ilişki diyagramı olarak kavram-sal hesaba dayalı model oluşturulur. Veritabanı modellemesi ve sistemin rolü bu model oluşturulurken ortaya çıkar. Bu çalışmada Microsoft Access© veritabanı yönetimi için kullanılmıştır. Üçüncü aşama mantıksal hesa-ba dayalı modelin oluşturulmasıdır ve sistem tasarımıyla alakalıdır. Sorgulamalar standart sorgulama dili olan Standard Query Language (SQL) kullanılarak hazırlanmış olup, sistem MapInfo Professional© platformu üzerinde MapXtreme© CBS yazılımı üzerinden tasarlanmıştır. Mantıksal model oluşturulduktan sonra fiziksel model Visual Basic .NET üzerinden kullanıcı ara yüzleri oluşturularak tamamlanmıştır ve son olarak da hazır-lanan uygulama test edilmiştir.

2. ÇALIŞMA ALANI VE VERİ

Araştırmada çalışma sahası olarak Garp Linyit İşletmelerine (GLİ) ait veriler kullanılmıştır. Bu yeraltı ocağı Kütahya şehrinin Tunçbilek kasabasında yer almakta olup, Ankara şehrine 250km uzaklıktadır. Türk Kömür İşletmelerine (TKİ) bağlı olarak çalışmakta olan müessesede hem açık hem de kapalı ocak maden işletmeciliği yürütülmektedir. Yıllık linyit üretimi açık ocak için 5,000,000 ton iken, kapalı ocakta 700,000tondur(URL1).

Yeraltında bulunan sensörler vasıtasıyla GLİ de yeraltı galerileri, yerüstü istasyonları gözetleme monitörlerinden izlenebilmektedir. Bu sensörler metan(CH4), karbon monoksit(CO), karbon dioksit (CO2) , hava hızı, hava basıncı, sıcaklık, nem ve oksijen gibi parametrelere özgüdür. Bu gazları ve konveyör aktivitelerini gözlemledikleri sistem Conspec Control Inc. Senturion 500 Graphics System Version 2.00© adında bir sistem olup, sadece acil durumlarda uyarı sistemi olarak kullanılmaktadır. Gözlemlenen veriler üzerinde başka analiz özelliklerine imkan tanımadığı için kısıtlı olduğu noktalar mevcuttur. Çalışmada geliştirilen sistem bu konudaki eksiklikleri giderip, daha fazla analiz imkanı sunmak üzere tasarlanmıştır.

Çalışma yeraltı madenciliği emniyetini kapsadığı için bu konuda kullanılabilecek her türlü veri de veritabanına eklenmiştir. Veritabanında yer alan her mekansal veri kendi özniteliğine sahiptir. Bu öznitelikler verinin kimi mekana, kimi zamana, kimi ise tematiğe ait bilgiler içermektedir. Bazı nesneler, üç çeşit özniteliğe de sahipken, pratikte özellikle mekansal ve zamana bağlı olanlar göz ardı edilmektedir. Fakat, mekansal öznitelik bilgisi, içerdiği lokasyon, topoloji ve geometrik bilgilerden ötürü oldukça önemlidir. Bu nedenle, bu çalışmada mekansal öznitelik bilgisini mekansal veriyle ilişkilendirilerek, temel gözlemlere ve bazı ölçümlere de



357


dayandırılarak veriye bağlanmıştır. Bazı durumlarda ise, ileri işlemlerle veri ikincil süreçler ve hesaplamalar sonucunda elde edilmiştir.

3. YÖNTEM

Çalışmada ilk olarak veritabanı tasarımı gerçekleştirilmiştir. Veritabanı tasarımı kavramsal veri modelleme, veritabanı tasarımı ve veritabanı yapılandırılması kısımlarından oluşmaktadır (Şekil 1). Kavramsal veri modeli CBS nin temel iskeletini oluşturmaktadır. Model gerçek hayattaki olayların mini-dünya olarak temsilidir. Veri modelleri üç ana unsurdan oluşmaktadır. Bunlar varlık tipleri, genel bütünlük kuralları ve operatördir. Varlık tipleri veritabanının temel birimleridir. Bu çalışmada, maden ortamında bulunan her türlü unsur bir varlık olarak kabul edilmiştir. Genel bütünlük kuralları varlıkların veritabanındaki varoluşlarını ve ilişkilerini kontrol etmektedir. Son olarak operatörler varlıkların veritabanına entegrasyonunu sağlamaktadır. (Miller ve Shaw, 2001).

Veri modelleme üç aşamadan oluşmaktadır. Bunlar kavramsal, mantıksal ve fiziksel aşamalardır. Kavramsal veri modeli, veri tasarım sürecinden bağımsız olarak, verinin soyut bir şekilde organizasyonun oluşturulma-sından oluşmaktadır. Varlık-ilişki modeli en çok kullanılan kavramsal veri modelidir. Bu model birçok varlık ve bunlar arasındaki ilişkileri gösteren ana bir şemadan oluşmaktadır. Bu model sayesinde varlıklar arasındaki etkileşim ve bağ açıkça görülebilmektedir.

Şekil 5: Veritabanı Tasarımı Aşamaları (Miller and Shaw, 2001)

Yeraltı maden veritabanı problemin tipine göre çok çeşitli verilerden oluşabilir. Kazalar, işçiler ve onların maruz kaldığı her türlü çevresel etmen bu mini-dünyaya eklenebilir. Temel olarak veritabanındaki varlıklardan oluşan her veri tablosu, CBS de bir katmana karşılık gelmektedir. Bu varlıkların öznitelikleri varlık-ilişki di-yagramında gösterilir ve bu ilişkilendirme her tabloda bulunan birincil anahtar(pirmary key) ile birbirine bağ-lanır. Her bir varlık için birincil anahtar özeldir ve tektir. Bunun dışında veri tabanında “bulunma”, “sonuç-lanma”, “çalışma” ve “olma” gibi durumlarının ilişkilendirildiği tablolar bulunmaktadır. Örneğin, bir veya



358


birden çok işçi bir kazada bulunmuş olabilir. Yine bir veya birden fazla kaza bir işçinin başından geçmiş olabi-lir. Bu durumda bu tablolar arasındaki ilişki M:N ilişkisi ile gösterilmektedir.

Veritabanı modellenirken, kullanılacak verilerin ve veritabanının boyutu göz önünde bulundurulmalıdır. Çok fazla kullanıcı ve veriye hitap etmesi gereken bir veritabanı modelinde, seçilecek yazılımın türü de bu gereksi-nimleri karşılayacak şekilde olmalıdır. Bu çalışmada veriler MS Access® ve MapInfo tab dosyalarında tutul-muştur. Sistemin gereksinimleri için bu kapasitedeki veritabanı yeterli olmuştur.

Haritalar, üzerilerinde bulunan nesnelerin mekansal olarak ilişkilerini göstermekte kullanılırlar ve ilk bakışta kullanıcının ilgisini en çok çeken öğelerdir. Bu uygulamada bulunan temel harita araçları da bu amaca hizmet etmek için kullanılır. Örneğin haritanın yakınlaştırılıp uzaklaştırılması, üzerinde rahatça hareket edilebilmesi, cetvel tuşu sayesinde iki nokta arasında ölçümün sağlanması gibi avantajlar bu araçlar sayesinde kullanıcıya sunulmaktadır. Bu harita hakkında ilk aşamada temel bilgilerin edinilmesi amacı ile geliştirilmiş ve eklenmiş bir özelliktir.

Temel navigasyon araçları dışında,harita üzerinde sorgulamalara zemin hazırlayan çeşitli sorgulama araçları da program için geliştirilmiştir. Bunlar galeri bulma sorgusu, info aracı ve SQL yardımı ile bilgi sorgulama uygulamalarıdır.

Galeri bulma sorgusu, galeri tablosunda bulunan galeri ID sütunundaki numaraları birincil anahtar olarak alır ve o anahtara sahip veriyi harita üzerine bularak harita merkezine odaklanmasını sağlar. Bunun için kullanıcı-ya, galeri ID sini seçebilmesi için dropdown listte galerideki tüm galeri ID leri sistem tarafından getirilir ve kullanıcı listeden seçtiği galeri ID sine sahip galeriyi harita üzerinde rahatlıkla bulabilir.(Şekil 2)

Şekil 6: Galeri Bulma Sorgusu Ekranı (DropDown List)



359


Yeraltı madeninde çalışma ortamını gözlemleme çok önemli bir unsurdur. Özellikle gaz ve toz miktarlarının sürekli gözetlenmesi; sıcaklık, nem ve ses gibi parametrelerin belirli eşik seviyelerinin altında tutulması maden emniyeti için gereklidir. Bu önem göz önünde bulundurulduğunda, veri edinimi, info aracı için bir iskelet görevini görmektedir. CBS haritalarında kullanılan bilgiler, hazırlanmış olan veritabanını oluşturan tablolardan gelmektedir ve yapılan sorgulamalar bu verilere bağlıdır.

Info aracı tab dosyalarında tutulan her türlü verinin gösterilmesini sağlayan bir araçtır. Bunu daha önce çalış-ma alanında açılmış olan katmanlara ulaşarak sağlar. Kullanıcı açık olan katmanlarda gösterilmekte olan her-hangi bir nesneye tıkladığında, önce nesnenin bağlı bulunduğu katman bilgisi kod tarafından alındıktan sonra nesneye ait veritabanındaki tüm bilgiler bir tablo halinde tarayıcıda bulunan sayfaya işlenir. Bu sorgulama işlemi JavaScript üzerinden sunucuya ulaştırıldığından tüm sayfanın yenilenmesine ihtiyaç yoktur. Şekil 3 te seçilmiş olan bir fan için veritabanındaki teknik bilgilerin gösterildiği bir örnek bulunmaktadır.

Şekil 7: Seçilmiş 7 Nolu Fan için Info Aracı Örneği

MIConnection , MapXtreme içerisinde yer alan bir bağlantı sağlayıcıdır. Sorgulama araçları bu bağlantı saye-sinde veritabanına bağlanıp, istenilen sonuçları getirebilmektedir. Bunu başlangıçta olmayan ama sonraki yürütmelerde yaratılan alias tabloları sayesinde gerçekleştirmektedir. Sorgulama operasyonu bağlantı kurul-duktan sonra gerçekleştirilebilmektedir. Sorgu cümlesi SQL komutundan oluşmaktadır. SQL yardımı ile tab-lolarda sorgulama yapma aracı kullanıcıya istediği özelliklerdeki bilginin seçilerek ulaştırılmasını sağlar. Bu sorgulamalar kullanıcının kendi yazdığı sorgu cümlesine bağlı olarak yapılır. Yazılan cümle “select [SUTUN_İSMİ] from [TABLO_İSMİ]” tümcesi şeklinde olmalıdır. Şekil 4te “select * from workers_” örnek sorgusu gerçekleştirilmiştir.



360


Şekil 8: Sorgu Sonucu Ekranı

Örnekte, bütün işçi bilgilerinin olduğu sütunlar “*” işareti kullanılarak seçilmiştir. Cümleyi yazıp uygula tuşu-na basıldıktan sonra program gerekli sorguyu hazırlaya rak sonucu web sayfasında görüntüler.

CBS, sorgulama özellikleri dışında, yeraltı madenciliği emniyetiyle alakalı olarak çeşitli analiz operasyonları-nı da mümkün kılmaktadır. Bazı temel idame ve gözleme operasyonları bu sorgular sayesinde kontrol edilebi-lir. Fakat kimi zaman, çalışma ortamındaki bazı değişiklerin analiz edilmesi ve sonuçlarının değerlendirilmesi ve bunlara bağlı olarak çözümler üretilmesi de gerekmektedir. Mekan, CBS için en temel parametre olup, haritalama, mesafe ölçümü, ve aynı yerde bulunan her türlü bilginin değerlendirilmesinde yardımcı bir unsur-dur.

CBS mekansal referanslar üzerinde analiz imkanı sağlayan bir sistemdir. Mekansal bilgi durumun daha kolay görselleştirilmesini sağlar. Bu nedenle, bu çalışmada yeraltı madenlerinde güvenlik ve emniyetin devamlılığını sağlanmasına yardım etmek amacıyla mekansal analiz unsurları programa eklenmiştir.

Ne yazık ki alınan tüm önlemler ve gözlemleme çalışmaları maden kazalarının tamamen engellenmesini sağ-lamamaktadır. Büyük bir ölçüde kazaların oluşumuna engel olmasına rağmen, tüm olasılıkları ortadan kaldır-mamaktadır. Bu sebeple, kazalar meydana geldiğinde, kayıbın en düşük seviyede tutulması için kurtarma ope-rasyonları derhal planlanıp idare edilebilir durumda tutulmalıdır.

Özellikle tehlike anında galerilerin bazı bölümlerinde meydana gelebilecek çökme ve tehlike durumlarından ötürü en güvenli yoldan çıkışa ulaşmak kurtarma operasyonun vazgeçilmezidir. Kısa yol analizi için neredeyse evrensel olarak kabul gören yaklaşım yolların bağlantı ve düğümlerden oluşan bir ağ örgüsü ile gösterilmesi-dir. Her bir düğüm uzayda bulunan bir noktaya karşılık gelmektedir. Bağlantılar ise ulaşım altyapısını oluştu-ran temel parçalardır. Bu çalışmada bağlantılar yeraltında bulunan galerileri temsil etmektedir. Ağ veri modeli (network data model) CBS çevresinde kullanılan en yaygın kavramsal veri modelidir. Bu veri modelindeki bağlantıların düğümlerle olan ilişkisi kurulan tolopojinin eseridir. Veri tipi olarak bu ağ sisteminde polyline çizgileri kullanılmıştır.

Rota belirlenmesinde optimizasyonun sağlanması için öncelikle galeriler katmanındaki galeri çizgilerinin bir ağ modellenmesi gerekmektedir ve bu dönüşüm için MapBasicte yazılmış bir kod barçası kullanılmıştır. Bu kod çalıştırıldıktan sonra, katman üzerindeki her bir galeri kendi ID sini ve başlangıç ve bitiş düğüm numara-larını alır. Bu ağ modelinde sınırlama parametresi olarak galeri uzunluğu seçilmiştir. Daha farklı durum senar-



361


yoları için, hava basıncı ve oksijen miktarı gibi değişkenlerde empedans olarak algoritmaya eklenebilir ve ağ modeli bunların doğrultusunda tekrar modellenebilir. Ağ modeli oluşturulduktan sonra, algoritmaya eklenen bir dinamik kütüphane sayesinde (Dynamic Link Library) iki düğüm arasındaki en kısa yol bulunabilir. Bu dll, Dijkstra nın en kısa yol algoritmasını model alarak oluşturulmuştur.

Şekil 9 En Kısa Yol Analizi Örneği

Yeraltı madenciliğinde havalandırma genellikle en maliyeti yüksek ve en dikkatle ele alınması gereken kısım-dır. Çünkü maden atmosferi hem yanıcı gazların harekete geçmesi hem de işçilerin çalışma performansları için sürekli kontrol altında tutulmalıdır. Fan çalışma maliyeti, madencilikte en çok kaynağın ayrıldığı bir unsur olduğu için fanların nerelerde bulunacağı, en fazla ne şekilde verim alınacağının belirlenmesi planlama aşama-sında ve ilerleyen aşamalarda sürekli dikkatle hesaplanmaktadır. Bu nedenle maden içi hava hızı da maden emniyeti ve genel işletme maliyeti açısından oldukça önemli bir bilgidir (Güyagüler ve Güngör, 1999). Siste-min içerisinde bulunan yıllık hava hızı miktarlarının ay bazında değişimini gösteren grafikler de bu amaca hizmet etmektedir.

GLİ den alınan hava hızı değerleri veritabanında galeri tablosunda tutulmaktadır. Böylece, galerilerle ilişki-lendirilen bu bilgi mekansal bir özellik kazanır. Harita üzerinden seçilen herhangi bir galeri için bu ilişkili bilgi ilgili katmandan seçilir. Hava hızının aylara göre değişimi X-Y grafiği şeklinde oluşturularak ayrı bir pencerede gösterilir. Grafik gösterimi için ZedGraph adındaki bir yazılım eklentisi kullanılmıştır. Şekil 7 de hava hızı aylara göre değişimin grafiği görülmektedir. Bu grafiksel gösterime gerekirse bir eşik değeri ikinci bir denklem olarak eklenip, belirli konsantrasyonun üstündeki gazların belirlenmesi için kullanılabilir.



362


Şekil 10 Hava Hızı Değerlerinin Değişiminin Grafiksel Olarak Gösterimi

Meta veri veri kaynağı ve hassasiyeti gibi veri hakkında tanımlayacı olan tüm verilere verilen addır. Meta veri veritabanı sisteminde verinin ismi, yaratılış tarihi, hazırlayanın ismi, verinin sahibi, verinin hassasiyeti, kayna-ğı,jeodezik özellikleri, projeksiyon sistemi gibi bilgilerle sunulmaktadır.

Veritabanında her dosya için hazır halde tutulan bu veriler ileride verinin değiştirilmesi süresinde oldukça önem büyük bir önem arz edebilir. Bu nedenle bu bilgilerin görülebileceği bir linkte sisteme eklenmiştir. MapInfo Prefessional programında meta veriler tab dosyaları içerisinde tutulmaktadır. Tutulan bu anahtar bilgiler değişik bilgi kategorilerine karşılık gelmektedir. Metaverinin saklanmasında en önemli iki özellikten biri bağlantı dizgisi ve program tarafından yapılandırılan sorgu cümlesidir.

Meta veri dosyasında bulunan kod tarafından oluşturulan ilk sütun, sütun ismidir. Daha sonraki sütunlarda her sütunda bulunan verilerin tipi ve koordinat sistemi bilgisi gösterilmektedir. Ayrıca dosyanın içerisindeki gösterilmekte olan bölgenin coğrafi olarak sınırları da meta veri bilgisi olarak tabloda yer alır.

4. SONUÇLAR VE ÖNERİLER

Bu çalışmanın yeniliği CBS ve VTYS lerinin entegrasyonunu yeraltı madenciliği emniyeti ve güvenliği için kullanarak, kullanımı ve yüklemesi kolay bir maden gözleme sisteminin oluşturulmasıdır. Uygulamanın çoğu-nun internet tabanlı olmasından ötürü, üzerinde bir işletim sistemi ve web tarayıcısı olan herhangi bir bilgisa-yardan bile sisteme bağlanılıp, sistem kullanılabilmektedir.



363


Araştırmada çalışma alanı olarak Garp Linyitleri İşletmesi seçilmiştir. Yapılan uygulama farklı senaryolara sahiptir. Bu yüzden yapılan uygulama program tarafından yürütülen operasyonlara göre gruplanmıştır. Bir diğer deyişle, sorgulama operasyonları; navigasyon, bulma, info ve sorgu araçları ve analiz operasyonları; acil çıkış yol bulma ve yıllık hava hızı dağılımı analizi olarak ayrılmıştır. Çalışmadan çıkarılan sonuçlar aşağıdaki gibi sıralanabilir:

• Navigasyon araçları, kullanıcıların web sayfası tarafından sunulan haritaları kullanmaları kolaylaştırılmıştır.

• Galeri Bulma sorgusu, kullanıcıların istedikleri galeriyi harita üzerinde bulmalarını ve haritanın o bölgeye yakınlaşmasını sağlar.

• Info aracı harita üzerindeki nesne hakkında veritabanında olan bütün veriyi getirmeye ve seçilen herhangi bir nesne hakkında anında bilgi alabilmeye olanak sağlar.

• Sorgu aracı sayesinde açık olan çalışma alanı üzerinde sorgu imkanı sağlanır.

• En kısa ve güvenli çıkış rotasının tayini ile herhangi bir acil durum söz konusu olduğunda belirtilen veya seçilen noktadan çıkışa olan en kısa ve güvenli yolun tayini yapılabilir ve böylece yer altındaki personel doğru bir şekilde yönlendirilebilir.

• Grafiksel analiz aracı seçilmiş olan galeri üzerindeki yıllık hava hızı değişimini gösterir ve bu grafikler yardımı ile o bölgedeki hava hızı değişimi incelenebilir. Buna bağlı olarak fan verimlilikleri ve zararlı gaz konsantrasyonlarındaki değişimlerin etkisinin araştırılması kolaylaşabilir.

• Meta veri sayesinde veri hakkında tutulmuş her türlü veriye ulaşılabilip, verinin değiştirilmesi esnasında gerekli bilgilere kolayca ulaşılması sağlanır.

Hazırlanan sistem halihazırda kullanılmakta olan geleneksel yöntemlere sunulan bir alternatif çözümdür. Kurulumu ve kullanımı kolay, mekana dayalı bir maden gözleme sisteminin geliştirilmesi ile yeraltı madenciliğinde emniyetle ilgili önemli bir gelişmenin gerçekleştirilmesi mümkün kılınmıştır.

Uygulama internet tabanlı olduğu için sunucudan kullanıcıya uzanan aşamalarda bazı kısıtlamalara yol açmak-tadır. Ne kadar kullanıcının sisteme bağlanacağı, hangi detayların kullanıcılar arasında farklılık göstereceği gibi unsurlar sistemi internete entegre etmeden cevaplanması gereken sorulardır. Bu sorular şirketin ihtiyaçla-rına göre şekillenmektedir ve sistemin geliştirilip, değiştirilmesi de bu değişimle aynı doğrultuda ilerlemelidir.

Yeni nesil teknolojinin gelişimi ile her disiplinin bilim ve teknolojideki bu değişime ayak uydurması birbirle-rine paralel olarak ilerlemektedir. Bu gelişmeler, yapılan çalışmadaki uygulama içinde ilerde geçerli olabilir. Örneğin, çalışma sadece yeraltı emniyeti için değil, yeraltındaki tahkimat parametreleri, kaya mekaniği, yerüs-tü tesislerinin de yerleştirilmesi gibi ek bölümleri de kapsayabilir. Böylece tüm maden operasyonlarının oto-masyonu sağlanıp, daha güvenli ve verimli bir çalışma ortamının temelleri atılabilir.



364


KAYNAKLAR

Blockley, D. ,1992, Engineering Safety. Berkshire, England:McGraw-Hill Press.

Güyagüler, T. & Güngör, A. (1999). Mine Ventilation Engineering. Turkey, Ankara: METU-Press.

Hammond, A. ,2001,. An Application of GIS in Underground Mining.

www.eomonline.com/Common/currentissues/Sept01/hammond.htm 28.Ağustos 2006.

Miller, H. & Shaw, S. , 2001, Geographic Information Systems for Transportation Principles and Applications. England: Oxford University-Press.

URL1.GLI: TKİ GARP Linyitleri Müessesesi. < www.gli.gov.tr/>. 23.01.2007

elektromanyetİk kİrlİlİk harİtalarinin coĞrafİ bİlgİ … · 2009-04-18 · dalga yayan ev...

Documents