Bu yüzden bir görüntüde mor görünen bir alanın gerçekten mor olduğunu düşünmek biraz “haritada İstanbul'u pembe gördüm, demek ki şehir pembe” demeye benzer.
Renk burada bir kodlama aracıdır.
Asıl soru şu:
Bu renk hangi veri bandını temsil ediyor?
İşte uzaktan algılamayı biraz öğrenmeye başlayan kişinin, “Vay be, bu sandığımdan daha ciddiymiş” dediği nokta genellikle burasıdır.
Çözünürlük Sadece “Görüntü Netliği” Değildir
Remote sensing öğrenirken “resolution” kelimesine mutlaka rastlanıyor.
Fakat çözünürlük yalnızca görüntünün netliği değildir.
USGS, uzaktan algılamada çözünürlüğün mekânsal, spektral, radyometrik ve zamansal olmak üzere farklı boyutları olduğunu belirtiyor. USGS
Mekânsal çözünürlük, kabaca ne kadar küçük ayrıntının ayırt edilebildiğiyle ilgilidir.
Spektral çözünürlük, sensörün elektromanyetik spektrumun ne kadar ayrıntılı bölümlerini ayırt edebildiğiyle ilişkilidir.
Zamansal çözünürlük ise aynı bölgenin ne sıklıkla gözlemlendiği açısından önemlidir.
Burada güzel bir soru çıkıyor:
Çok net bir görüntü mü daha değerlidir, yoksa daha sık çekilen biraz daha düşük detaylı görüntü mü?
Cevap: “Duruma göre değişir.”
Bir binanın çatısını incelemek istiyorsanız mekânsal detay önemli olabilir. Ancak hızlı gelişen bir çevresel olayı takip ediyorsanız zaman içinde daha sık veri elde etmek daha önemli hale gelebilir.
Yani remote sensing'de “en yüksek çözünürlük = her zaman en iyi veri” gibi basit bir denklem yoktur.
Remote Sensing Öğrenmek Neden Biraz Sabır İstiyor?
Çünkü bu alan tek bir disipline sığmıyor.
Coğrafya var.
Fizik var.
Haritacılık var.
Bilgisayar bilimleri var.
İstatistik var.
Coğrafi Bilgi Sistemleri yani GIS var.
Biraz da veri analizi var.
Üstelik görüntüyü elde etmek işin sadece başlangıcı.
Verinin düzeltilmesi, işlenmesi, sınıflandırılması, farklı zamanlardaki görüntülerle karşılaştırılması ve sonuçların doğru yorumlanması gerekiyor.
Burada deneyimin önemi ciddi şekilde ortaya çıkıyor.
Bir uydu görüntüsünde koyu renkli bir bölge gördünüz diyelim.
“Bu kesin sudur.”
Gerçekten mi?
Gölge olabilir.
Nemli toprak olabilir.
Başka bir yüzey olabilir.
Atmosferik etkiler olabilir.
İşte iyi bir uzaktan algılama uzmanını yalnızca yazılım kullanabilen kişiden ayıran şeylerden biri de veriye şüpheyle yaklaşabilmesidir.
Bilimsel düşüncenin güzel tarafı burada ortaya çıkıyor:
İlk gördüğünüz açıklamaya aşık olmayın.
Remote Sensing ve İnsan Hikâyeleri
Teknolojiye bazen yalnızca sensörlerden, uydulardan ve algoritmalardan oluşan soğuk bir sistemmiş gibi bakıyoruz.
Oysa elde edilen verinin sonunda insan hayatına dokunan bir sonuç olabilir.
Bir çiftçinin tarlasındaki değişim olabilir.
Bir belediyenin şehir planlaması olabilir.
Bir yangın bölgesindeki risk analizi olabilir.
Bir araştırmacının yıllar boyunca ormanların değişimini incelemesi olabilir.
Bu nedenle uzaktan algılama yalnızca teknik bir araç değil, aynı zamanda karar verme altyapısıdır.
Ve burada farklı düşünme biçimleri önem kazanır.
Örneğin erkek bir mühendis, elindeki veriyi hızla işleyip uygulanabilir bir çözüm üretmeye odaklanabilir. Kadın bir şehir plancısı ise aynı veriye bakarken o değişimin mahallede yaşayan insanlar, ulaşım, sosyal yaşam ve kamusal alanlar üzerindeki etkisini özellikle sorgulayabilir.
Ama bunun cinsiyetle otomatik olarak belirlendiğini düşünmek doğru olmaz.
Teknik ekiplerde empati kuran erkekler de vardır; son derece analitik ve stratejik çalışan kadınlar da. Dahası, farklı yaşlardan, eğitim geçmişlerinden ve mesleklerden insanların aynı veriye farklı sorular sorması çoğu zaman çalışmayı güçlendirir.
Asıl değer, “erkekler böyle düşünür, kadınlar şöyle düşünür” demekten çok, farklı düşünme biçimlerinin aynı problemi nasıl tamamlayabildiğini görmekte.
Remote Sensing ile İlgili En İlginç Soru
Bence asıl düşündürücü soru şu:
Bir yeri görmek ile bir yeri anlamak aynı şey midir?
Uydu bize bir bölgenin yıllar içindeki değişimini gösterebilir.
Ama o değişimin neden meydana geldiğini anlamak için bazen arazi çalışması, yerel bilgi, sosyoekonomik veriler veya uzman görüşü gerekir.
Yani remote sensing bize olağanüstü güçlü bir “göz” kazandırıyor.
Ama göz tek başına her şeyi açıklayamıyor.
Bu yüzden en güçlü çalışmalar genellikle uzaktan algılama verilerini başka veri kaynaklarıyla birleştiriyor.
Uydu yukarıdan bakıyor.
Araştırmacı sahaya bakıyor.
GIS veriyi konumla ilişkilendiriyor.
İstatistik değişimin anlamlı olup olmadığını sorguluyor.
Yerel bilgi ise haritada görünmeyen ayrıntıları ortaya çıkarabiliyor.
Bir anlamda teknoloji gökyüzünden bakıyor, insan ise yere basmaya devam ediyor.
Sonuç: Remote Sensing Aslında “Uzaktan Görmekten” Çok Daha Fazlası
Remote sensing, Türkçesiyle uzaktan algılama, en basit haliyle bir nesneye veya yüzeye fiziksel olarak temas etmeden onun hakkında bilgi edinme yöntemidir. Ancak uygulamada bundan çok daha fazlasını ifade eder.
Uydu ve uçaklardan drone'lara, optik sensörlerden radara ve LiDAR'a kadar farklı sistemlerle veri toplanabilir. Bu veriler elektromanyetik enerjinin farklı özelliklerini ölçerek Dünya'nın yüzeyi, atmosferi, bitki örtüsü, su kaynakları ve insan faaliyetleri hakkında bilgi sağlayabilir. USGS+1
Landsat gibi sistemlerin uzun yıllara yayılan gözlemleri ise Dünya'daki değişimleri zaman içinde inceleme fırsatı sunuyor. Örneğin Landsat uyduları belirli aralıklarla aynı bölgeleri yeniden görüntüleyerek değişimin izlenmesine olanak sağlıyor. USGS
Bence remote sensing'in en güzel tarafı da burada:
Dünyayı yalnızca bulunduğu haliyle değil, geçirdiği değişimlerle birlikte görmemizi sağlıyor.
Bir ormanın sadece bugün nasıl göründüğünü değil, yıllar içinde nasıl değiştiğini sorabiliyoruz.
Bir şehrin sadece ne kadar büyük olduğunu değil, hangi yönde büyüdüğünü inceleyebiliyoruz.
Bir tarım alanının sadece nerede olduğunu değil, zaman içerisinde nasıl değiştiğini araştırabiliyoruz.
Ve belki de en önemlisi, çıplak gözümüzün göremediği bilgileri görünür hale getirebiliyoruz.
Sonuçta insanın merakı hiç değişmedi: “Orada ne oluyor?”
Değişen şey ise bu soruyu sorma biçimimiz.
Eskiden dağın tepesine çıkıp uzaktaki ovaya bakıyorduk.
Şimdi uzaya sensör gönderiyoruz.
Teknoloji ilerledi ama merak aynı kaldı.
Sadece dürbün biraz büyüdü.
Renk burada bir kodlama aracıdır.
Asıl soru şu:
Bu renk hangi veri bandını temsil ediyor?
İşte uzaktan algılamayı biraz öğrenmeye başlayan kişinin, “Vay be, bu sandığımdan daha ciddiymiş” dediği nokta genellikle burasıdır.
Çözünürlük Sadece “Görüntü Netliği” Değildir
Remote sensing öğrenirken “resolution” kelimesine mutlaka rastlanıyor.
Fakat çözünürlük yalnızca görüntünün netliği değildir.
USGS, uzaktan algılamada çözünürlüğün mekânsal, spektral, radyometrik ve zamansal olmak üzere farklı boyutları olduğunu belirtiyor. USGS
Mekânsal çözünürlük, kabaca ne kadar küçük ayrıntının ayırt edilebildiğiyle ilgilidir.
Spektral çözünürlük, sensörün elektromanyetik spektrumun ne kadar ayrıntılı bölümlerini ayırt edebildiğiyle ilişkilidir.
Zamansal çözünürlük ise aynı bölgenin ne sıklıkla gözlemlendiği açısından önemlidir.
Burada güzel bir soru çıkıyor:
Çok net bir görüntü mü daha değerlidir, yoksa daha sık çekilen biraz daha düşük detaylı görüntü mü?
Cevap: “Duruma göre değişir.”
Bir binanın çatısını incelemek istiyorsanız mekânsal detay önemli olabilir. Ancak hızlı gelişen bir çevresel olayı takip ediyorsanız zaman içinde daha sık veri elde etmek daha önemli hale gelebilir.
Yani remote sensing'de “en yüksek çözünürlük = her zaman en iyi veri” gibi basit bir denklem yoktur.
Remote Sensing Öğrenmek Neden Biraz Sabır İstiyor?
Çünkü bu alan tek bir disipline sığmıyor.
Coğrafya var.
Fizik var.
Haritacılık var.
Bilgisayar bilimleri var.
İstatistik var.
Coğrafi Bilgi Sistemleri yani GIS var.
Biraz da veri analizi var.
Üstelik görüntüyü elde etmek işin sadece başlangıcı.
Verinin düzeltilmesi, işlenmesi, sınıflandırılması, farklı zamanlardaki görüntülerle karşılaştırılması ve sonuçların doğru yorumlanması gerekiyor.
Burada deneyimin önemi ciddi şekilde ortaya çıkıyor.
Bir uydu görüntüsünde koyu renkli bir bölge gördünüz diyelim.
“Bu kesin sudur.”
Gerçekten mi?
Gölge olabilir.
Nemli toprak olabilir.
Başka bir yüzey olabilir.
Atmosferik etkiler olabilir.
İşte iyi bir uzaktan algılama uzmanını yalnızca yazılım kullanabilen kişiden ayıran şeylerden biri de veriye şüpheyle yaklaşabilmesidir.
Bilimsel düşüncenin güzel tarafı burada ortaya çıkıyor:
İlk gördüğünüz açıklamaya aşık olmayın.
Remote Sensing ve İnsan Hikâyeleri
Teknolojiye bazen yalnızca sensörlerden, uydulardan ve algoritmalardan oluşan soğuk bir sistemmiş gibi bakıyoruz.
Oysa elde edilen verinin sonunda insan hayatına dokunan bir sonuç olabilir.
Bir çiftçinin tarlasındaki değişim olabilir.
Bir belediyenin şehir planlaması olabilir.
Bir yangın bölgesindeki risk analizi olabilir.
Bir araştırmacının yıllar boyunca ormanların değişimini incelemesi olabilir.
Bu nedenle uzaktan algılama yalnızca teknik bir araç değil, aynı zamanda karar verme altyapısıdır.
Ve burada farklı düşünme biçimleri önem kazanır.
Örneğin erkek bir mühendis, elindeki veriyi hızla işleyip uygulanabilir bir çözüm üretmeye odaklanabilir. Kadın bir şehir plancısı ise aynı veriye bakarken o değişimin mahallede yaşayan insanlar, ulaşım, sosyal yaşam ve kamusal alanlar üzerindeki etkisini özellikle sorgulayabilir.
Ama bunun cinsiyetle otomatik olarak belirlendiğini düşünmek doğru olmaz.
Teknik ekiplerde empati kuran erkekler de vardır; son derece analitik ve stratejik çalışan kadınlar da. Dahası, farklı yaşlardan, eğitim geçmişlerinden ve mesleklerden insanların aynı veriye farklı sorular sorması çoğu zaman çalışmayı güçlendirir.
Asıl değer, “erkekler böyle düşünür, kadınlar şöyle düşünür” demekten çok, farklı düşünme biçimlerinin aynı problemi nasıl tamamlayabildiğini görmekte.
Remote Sensing ile İlgili En İlginç Soru
Bence asıl düşündürücü soru şu:
Bir yeri görmek ile bir yeri anlamak aynı şey midir?
Uydu bize bir bölgenin yıllar içindeki değişimini gösterebilir.
Ama o değişimin neden meydana geldiğini anlamak için bazen arazi çalışması, yerel bilgi, sosyoekonomik veriler veya uzman görüşü gerekir.
Yani remote sensing bize olağanüstü güçlü bir “göz” kazandırıyor.
Ama göz tek başına her şeyi açıklayamıyor.
Bu yüzden en güçlü çalışmalar genellikle uzaktan algılama verilerini başka veri kaynaklarıyla birleştiriyor.
Uydu yukarıdan bakıyor.
Araştırmacı sahaya bakıyor.
GIS veriyi konumla ilişkilendiriyor.
İstatistik değişimin anlamlı olup olmadığını sorguluyor.
Yerel bilgi ise haritada görünmeyen ayrıntıları ortaya çıkarabiliyor.
Bir anlamda teknoloji gökyüzünden bakıyor, insan ise yere basmaya devam ediyor.
Sonuç: Remote Sensing Aslında “Uzaktan Görmekten” Çok Daha Fazlası
Remote sensing, Türkçesiyle uzaktan algılama, en basit haliyle bir nesneye veya yüzeye fiziksel olarak temas etmeden onun hakkında bilgi edinme yöntemidir. Ancak uygulamada bundan çok daha fazlasını ifade eder.
Uydu ve uçaklardan drone'lara, optik sensörlerden radara ve LiDAR'a kadar farklı sistemlerle veri toplanabilir. Bu veriler elektromanyetik enerjinin farklı özelliklerini ölçerek Dünya'nın yüzeyi, atmosferi, bitki örtüsü, su kaynakları ve insan faaliyetleri hakkında bilgi sağlayabilir. USGS+1
Landsat gibi sistemlerin uzun yıllara yayılan gözlemleri ise Dünya'daki değişimleri zaman içinde inceleme fırsatı sunuyor. Örneğin Landsat uyduları belirli aralıklarla aynı bölgeleri yeniden görüntüleyerek değişimin izlenmesine olanak sağlıyor. USGS
Bence remote sensing'in en güzel tarafı da burada:
Dünyayı yalnızca bulunduğu haliyle değil, geçirdiği değişimlerle birlikte görmemizi sağlıyor.
Bir ormanın sadece bugün nasıl göründüğünü değil, yıllar içinde nasıl değiştiğini sorabiliyoruz.
Bir şehrin sadece ne kadar büyük olduğunu değil, hangi yönde büyüdüğünü inceleyebiliyoruz.
Bir tarım alanının sadece nerede olduğunu değil, zaman içerisinde nasıl değiştiğini araştırabiliyoruz.
Ve belki de en önemlisi, çıplak gözümüzün göremediği bilgileri görünür hale getirebiliyoruz.
Sonuçta insanın merakı hiç değişmedi: “Orada ne oluyor?”
Değişen şey ise bu soruyu sorma biçimimiz.
Eskiden dağın tepesine çıkıp uzaktaki ovaya bakıyorduk.
Şimdi uzaya sensör gönderiyoruz.
Teknoloji ilerledi ama merak aynı kaldı.
Sadece dürbün biraz büyüdü.