TY  - JOUR
T1  - Nesne Tabanlı Sınıflandırma ile Taşkın Alanlarının Analizi
TT  - Analysis of Flood Areas with Object-Based Classification
AU  - Yiğit, Abdurahman Yasin
AU  - Uysal, Murat
PY  - 2019
DA  - December
Y2  - 2019
DO  - 10.32569/resilience.633603
JF  - Resilience
PB  - Eskişehir Teknik Üniversitesi
WT  - DergiPark
SN  - 2602-4667
SP  - 369
EP  - 385
VL  - 3
IS  - 2
LA  - tr
AB  - Modern uzaktan algılama(UA) sistemleri, dünyadaki hemen hemen tüm disiplinler tarafından yaygın olarakkullanılmaktadır ve kapsamları gün geçtikçe artmaktadır. Günümüzde, uydulardanelde edilen uzaktan algılama verilerini bilgisayar teknolojisi ve görüntüişleme teknikleri ile değerlendirme imkânı; mevcut arazi kullanımınınbelirlenmesi ve çevresel değişimlerin geçici olarak belirlenmesi ile mümkünolmuştur. Uzaktan algılama teknikleriyle arazi örtüsü haritaları oluşturmanıntemel prensibi alanın görüntülerini sınıflandırmaktır. Arazideki zamana bağlıdeğişimler, uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerinin işlenmesi vesınıflandırılmasıyla tespit edilebilir. Deprem olaylarının, sellerin,yangınların, toprak kaymalarının ve çığların meydana geldiği alanlarda afetsırasında ve sonrasında yapılan çalışmalarda kullanılacak kaynakların doğru veetkin kullanılması önemlidir. Afet öncesi, sırası ve sonrasında gelişmişteknoloji sensörlerinin etkin kullanımı; afet etkisini azaltma, tespit,müdahale ve afet bölgesini yenilemek için afet yönetimi adımlarında önemlifaydalar sağlar. Bu noktada uzaktan algılama verileri, özellikle zaman içindefelaket bölgelerinde meydana gelen değişiklikleri izlemek için başvurulankaynakların başında gelmektedir. Çalışmamızda taşkın alanları, afet bölgesineait afet öncesi ve sonrası değişimini gösteren çok bantlı uydu görüntülerinden yararlanılaraknesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak belirlenmiş vesınıflandırılması yapılmıştır. Uydu verilerinden tespit edilen taşkın alanlarıCBS ortamına aktarılarak taşkın alanın afet öncesi ve sonrasına ait analizleri yapılmıştır.Sonuçlara göre değişimlerin büyüklüğü ve önemi göz önünde bulundurularakdeğerlendirmeler yapılmıştır.
KW  - Afet yönetimi
KW  - Değişim tespiti
KW  - Görüntü işleme
KW  - Nesne tabanlı sınıflandırma
KW  - Taşkın
KW  - Uzaktan algılama
N2  - Modernremote sensing systems are used extensively by almost all disciplines aroundthe world and their scope is increasing day by day. Nowadays,the possibility of evaluating the remote sensing data obtained from satelliteswith computer technology and image processing techniques; It was made possibleby determining the current land use and temporarily determining theenvironmental changes. The main principle of creating land cover maps withremote sensing techniques is to classify the images of the area. Thetemporal changes of the terrain can be detected by processing and classifyingthe remote sensing data from the satellites. Correctand effective use of resources to be used during and after disasters isimportant in areas where earthquake events, floods, fires, landslides, andavalanches occur. Effective use of advanced technology sensors before, duringand after disasters; It provides significant benefits in disaster managementsteps to mitigate, identify, respond to, and renew disaster zones. Atthis point, remote sensing data is one of the main sources used to monitor thechanges that occur especially in disaster areas over time. In ourstudy, flood areas were determined and classified using object-orientedapproach by using multi-band satellite images showing the change before andafter the disaster. The flood areas determined from the satellite data weretransferred to the GIS environment and the flood area was analyzed before andafter the disaster. According to the results, evaluations were made consideringthe magnitude and importance of the changes.
CR  - Akra. (2018). Doğal Afetler 10 Yılda 2 Milyar Kişiyi Etkiledi. Erişim adresi: https://www.akradyo.net/3972142272,85011,9,Dogal-afetler-10-yilda-2-milyar-kisiyi-etkiledi.aspx
CR  - Baatz M. Ve Schape A. (2000). Multi Resolution Segmentation: An Optimization Approach For High Quality Multi Scale İmage Segmentation. Proceedings of Twelfth Angewandte Geographische Informations verarbeitung’in İçinde, (J. Strobl, T. Blaschke, G. Griesebner Ed.), Wichmann-Verlag, Heidelberg, ss.12−23.
CR  - Benz U.C., Hofmann P., Willhauck G., Lingenfelder I. ve Heynen M. (2004). Multi-Resolution Object-Oriented Fuzzy Analysis Of Remote Sensing Data For GIS- Ready İnformation, ISPRS Journal of Photogramemetry and Remote Sensing, 58 (3-4), 239-258
CR  - Campana, Nestor A. ve Carlos E.M. Tucci. (2001). Predicting Floods From Urban Development Scnearios: Case Study Of The Diluvio Basin, Porto Alerge, Brazil. Urban Water, no.3
CR  - D. N. Jeb, ve P. Aggarwal. (2008). Flood Inundation Hazard Modelling Of The River Kaduna Using Remote Sensing And Geographic Information Systems. Journal of Applied Sciences Research, Vol. 4, No.12, pp.1822-1833, 2008.
CR  - Definiens. (2012). Definiens Developer XD 2.0.4. Reference Book, Definiens AG, München, Germany. Erişim adresi: https://www.imperial.ac.uk/media/imperial-college/medicine/facilities/film/Definiens-Developer-Reference-Book-XD-2.0.4.pdf Erişim tarihi: (23.09.2019).
CR  - Demir, E., Yomralıoğlu, T. ve Aydınoğlu, Ç. (2011). Afet-Acil Durum Yönetimine Yönelik Coğrafi Veri Modelinin Tasarlanması: Yangın Örneği. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, 18-22 Nisan 2011, Ankara, Türkiye.
CR  - Düzgün, Ş. (2010). Uzaktan Algılamaya Giriş. [PDF belgesi]. Erişim adresi: http://www.ktu.edu.tr/dosyalar/ormanamenajmani_3fc8b.pdf
CR  - EMA. (2008). Risk Analysis of Technological Systems Application Guide, Standards Australia, Emergency Management in Australia, Homebush.
CR  - Geçen R. ve Sarp G. (2007). Yüksek Ve Düşük Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinden Yolların Tayini. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, 30 Ekim –02 Kasım 2007, KTÜ, Trabzon
CR  - Güney, H. Naim. (2017). CUMHURİYET Dönemindemordu’da Meydana Gelen Doğal Afetler (1919-2016). Kültür ve Sosyal İşler Dairesi Başkanlığı Kültür Yayınları – 18.
CR  - Hofmann, P. (2001b). Detecting Buildings and Roads from IKONOS Data Using Additional Elevation Information. GIS GeoInformation-System, 2001:6.
CR  - Hofmann, P. (2001c). Detecting Informal Settlements from IKONOS Image Data Using Methods Of Object Oriented Image Analysis -An Example From Cape Town”, Remote Sensing of Urban Areas. edited by Jürgens, Carsten (Regensburg)
CR  - Hofmann, P. (2001a). Detecting Urban Features From IKONOS Data Using an Object-Oriented Approach. First Annual Conference of the Remote Sensing & Photogrammetry Society 12-14 September 2001, 28-33.
CR  - Joshua S. (2019). NASA Dünya Gözlemevi, ABD Jeolojik Araştırmaları'ndan Landsat verileri. Erişim adresi: https://earthobservatory.nasa.gov/images/144691/historic-floods-inundate-nebraska Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - Justin F. (2019, 28 Nisan). The Missouri River Is Just Going to Keep On Flooding. Bloomberg Opinion. Erişim: April 28, 2019. Erişim adresi: https://www.bloomberg.com/opinion/articles/2019-04-28/missouri-river-floods-are-just-going-to-keep-on-happening
CR  - Kalkan, K. ve Maktav, D. (2010). Nesne Tabanlı ve Piksel Tabanlı Sınıflandırma Yöntemlerinin Karşılaştırılması (IKONOS Örneği). III. Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Sempozyumu Ocak 2010.
CR  - Kamiloğlu Can. (2019). Doğal Afetlerin Ürkütücü Tablosu. Erişim: 11.10.2019. Erişim adresi: https://www.amerikaninsesi.com/a/dogal-afetler-10binden-fazla-kisi-yasamini-yitirdi/4757679.html
CR  - Karabulut, M. Ersin K., Sandal K. ve Gürbüz M. (2007). Mersin Sel Felaketleri: Meteorolojik ve Hidrolik Açıdan Bir İnceleme. KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi. 10 no.1 20 Kasım – 9 Aralık
CR  - Kaya, Y. ve Polat, N. (2019). Bitki İndeksi Kullanarak Buğday Bitkisinin Fenolojik Evrelerinin İncelenmesi. Türkiye Ulusal Fotogrametri ve Uzaktan Algılama Birliği VII. Teknik Sempozyumu (TUFUAB’2019), 25-27 Nisan 2019, Aksaray Üniversitesi, Aksaray/Türkiye.
CR  - Koçkan, Ç. (2015). Doğal Afet Risk Yönetimi. 3. Türkiye Deprem Mühendisliği ve Sismoloji Konferansı, 14-16 Ekim 2015, Dokuz Eylül Üniversiesi, İzmir, Türkiye.
CR  - KTÜ, Fotogrametri ders sunumu. [PDF belgesi]. Erişim adresi: http://www.ktu.edu.tr/dosyalar/ormanamenajmani_137d4.pdf
CR  - Ozey, R. (2004). Afetler Coğrafyası, Aktif Press, Istanbul.
CR  - Özay, Ferhan. (2019). Doğal afetlerin yarıyıl bilançosu 73 milyar dolar. Yayınlanma Tarihi: Ağustos 06, 2019. Erişim adresi: https://www.sigortamedya.com.tr/dogal-afetlerin-yariyil-bilancosu-73-milyar-dolar/ Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - Ristau, R. (2019, 19 Mart). Floodwaters receding in Nebraska, but long and costly recovery lies ahead. Winston-Salem Journal. Retrieved March 19, 2019-via Omaha World-Herald. Erişim adresi: https://www.omaha.com/news/nebraska/floodwaters-receding-in-nebraska-but-long-and-costly-recovery-lies/article_4b4778d5-f566-517f-a751-d09eb75020a1.html
CR  - Sönmez Osman ve Demir Fatma. (2016). Ağva ilçe merkezine ait taşkın yayılım haritalarının ve mevcut binaların taşkın su seviyelerinin tespiti. Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 21(2), 2017, 105-112
CR  - United States Geological Survey; Esri. Erişim adresi: https://www.usgs.gov/products/data-and-tools/gis-data
CR  - URL-1. Erişim adresi: https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/other-satellite-sensors/sentinel-2a/ Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - URL-2. Erişim adresi: https://www.wikiwand.com/en/2019_Midwestern_U.S._floods#/overview Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - URL-3. Erişim adresi: http://www.nik.com.tr/content_sistem_uydu.asp?id=64 Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - URL-4. Erişim adresi: https://blog.esriturkey.com.tr/2019/02/25/sentinel-2-uydu-goruntuleriyle-esri-sentinel-2-explorer-web-uygulamasi-araciligiyla-calismak/ Erişim tarihi: 11.10.2019
CR  - URL-5. Erişim adresi: https://www.satimagingcorp.com/satellite-sensors/other-satellite-sensors/sentinel-2a/ Erişim tarihi: 11.10.2019
UR  - https://doi.org/10.32569/resilience.633603
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/892905
ER  -