RNEK 2 - Geomatik Mühendisliği Bölümü

ÜÇ BOYUTLU BENZERLİK DÖNÜŞÜMÜ İÇİN
KULLANILAN BURSA-WOLF VE
MOLODENSKY-BADEKAS MODELLERİNİN
KARŞILAŞTIRILMASI
Ş. Hakan KUTOĞLU
Çetin MEKİK
Eray KÖKSAL
ÖZET:
İki jeosentrik elipsoidal koordinat sistemi aras›nda datum dönüşümü, temel olarak 3
öteleme, 3 dönüklük ve ölçekten oluşan 7 parametreli benzerlik dönüşümüyle sağlan›r.
Böyle bir dönüşümü gerçekleştirmek için çok say›da yaklaş›m sözkonusudur. Ancak
sağlad›klar› sonuçlar ve uygulanmalar›ndaki kolayl›klar nedeniyle, genelikle BursaWolf ve Molodensky-Badekas modelleri tercih edilir. Bu iki model, ötelemeler ve onlara ait k.o.h’lar d›ş›nda ayn› sonuçlar› üretmektedir. Ötelemelerdeki farklar son derece
büyük olduğundan, dönüşüm modellerinin sadece birinden hesaplanan değerler gerçekçi olabilir. Belirlenen parametrelerin, daha sonra başka uygulamac›lar taraf›ndan çeşitli amaçlarla kullan›labileceği sorumluluğunu taş›yarak, uygulamalarda daha gerçekçi
ötelemeler üreten modelin tercih edilmesi yerinde olacakt›r. Bu bağlamda, sözkonusu
farkl›l›klar›n nedenleri ve hangi modelin daha gerçekçi öteleme değerleri ürettiği araşt›r›lm›şt›r. Elde edilen sonuçlar, Molodensky-Badekas modelindeki öteleme parametrelerinin, ölçek ve dönüklüklerden bağ›ms›z belirlenmeleri nedeniyle, daha gerçekçi olduklar›n› göstermiştir.
1. Giriş
GPS tekniğiyle belirlenen jeodezik ağlar›n, ülke nirengi ağlar›na bağlanmas›nda,
Bursa-Wolf ve Molodensky-Badekas en s›k kullan›lan dönüşüm modelleridir. İki model aras›ndaki tek fark, Bursa-Wolf modelinde doğrudan doğruya verilen koordinatlar
kullan›l›rken, Molodensky-Badekas modelinde birinci sistem koordinatlar›n›n ortak
noktalar›n ağ›rl›k merkezi koordinatlar›na göre ötelenmesidir. Sözkonusu modellerle
dönüştürülen koordinatlar birbirinin ayn› olmas›na karş›n, parametre hesab› sonras› bulunan ötelemeler ve onlar›n k.o.h.’lar› son derece farkl›d›r (King ve dig., 1987). Jeodezik amaçl› çoğu uygulamada, dönüştürülmüş koordinatlar›n doğruluğu yeterli olmaktad›r. Ancak, sadece öteleme değerlerinin kullan›ld›ğ› pratik amaçl› baz› uygulamalar da
sözkonusu olabilir. Böyle bir uygulamada, doğru sonuçlara varabilmek için eldeki parametrelerin gerçeğe olabildiğince yak›n olmas› gerekir. Halbuki bu iki modelden bulunan öteleme değerlerinden, sadece birinin gerçeği yans›tmas› mümkündür.
87
Diğer tüm çal›şmalarda olduğu gibi, dönüşüm hesab›nda da amaç, ilgili tüm disiplinlerdeki uygulamac›lar›n kuşku duymadan kullanabileceği, doğru parametrelerin belirlenmesi olmal›d›r. O takdirde, her ne kadar bu iki model ayn› dönüştürülmüş koordinatlar› sağlasa da, en doğru öteleme parametrelerinin belirlendiği modelin seçilmesi,
belirli bir standart oluşturulmas› bak›m›ndan yerinde olacakt›r.
Bu çal›şmada yukar›da tan›mlanan amaç doğrultusunda, Bursa-Wolf ve Molodensky-Badekas dönüşüm modellerinin farkl› öteleme değerleri vermesinin nedenleri
ve hangi modele ait ötelemelerin daha gerçekçi olduğu araşt›r›lm›şt›r.
2. Bursa-Wolf ve Molodensky Badekas Modelleri
7-Parametreli Benzerlik Dönüşümü için Bursa-Wolf modelinin genel bağ›nt›s›;
[] [] []
X
Y
Z
=
2
tx
X
ty
+ (1+k)R Y
tz
Z
(1)
1
ile verilir (Bursa 1966, Wolf 1963). Burada R dönme matrisi;
R=
(
1
εZ
-εY
-εz
1
εX
εY
-εX
1
)
(2)
ile tan›ml›d›r. Eşitlikte geçen parametrelerden tX, tY, tZ eksenler boyunca ötelemeler, εX, εY, εZ eksenler etraf›ndaki dönüklükler ve k ölçek faktörüdür.
Ortak noktalardan yararlanarak dönüşüm parametrelerinin hesaplanabilmesi amac›yla, koordinat sistemlerinden birisi hatal› varsay›l›p (1) eşitliği Taylor serisine aç›ld›ğ›nda ve gerekli düzenlemeler yap›ld›ğ›nda;
V=Ax-l
(3)
biçiminde dolayl› ölçüler dengelemesinin fonksiyonel modeli elde edilir (Şimşek,
1995).
88
Burada dengelemenin katsay›lar matrisi;
[
A=
1
0
0
0
-Z1
Y1
X1
0
1
0
Z1
0
-X1
Y1
0
0
1
-Y1
X1
0
Z1
]
(4)
şeklinde olacakt›r.
Molodensky-Badekas modelinde ise birinci sistem koordinatlar›, ortak noktalar›n
ağ›rl›k merkezine göre ötelenirler. Buna göre genel eşitlik;
[] [] [ ]
X
Y
Z
=
2
tx
X1 - X0
ty
+ (1+k)R Y1 - Y0
tz
Z1 - Z0
(5)
ile tan›mlan›r. Bu durumda Molodenky-Badekas için oluşturulacak fonksiyonel modelde katsay›lar matrisi;
[]
U
X1 - X0 =
V
(6)
W
gösterimiyle;
A=
[
]
1
0
0
0
-W
V
U
0
1
0
W
0
-U
V
0
0
1
-V
U
0
W
(7)
olarak elde edilir.
(4) ve (7) ile belirlenen katsay›lar matrislerlerine göre, N=ATA ile tan›mlanan dengelemenin normal denklemler matrisi Bursa-Wolf modeli için (8), Molodensky-Badekas için (9)’daki gibi olur.
89
[
[
n
0
0
0
-[Z]
[Y]
[X]
0
n
0
[Z]
0
-[X]
[Y]
0
0
n
-[Y]
[X]
0
[Z]
0
[Z]
-[Y]
[Z2+Y2]
-[XY]
-[XZ]
0
-[Z]
0
[X]
-[YX]
[Z2+X2]
-[YZ]
0
[Y]
-]X]
0
-[ZX]
-[ZY]
[Y2+X2]
0
[X]
[Y]
[Z]
0
0
0
2
[X +Y2+Z2]
n
0
0
0
-[Z]+nZ0
[Y]-nY0
[X]-nX0
0
n
0
[Z]-nZ0
0
-[X]+nX0
[Y]-nY0
0
0
n
-[Y]+nY0
[x]-nX0
0
[Z]-nZ0
0
[Z]-nZ0
-[Y]+nY0
[(Z-Z0)2+(Y-Y0)2]
-[(Y-Y0)(X-X0)]
-[(Z-Z0)(X-X0)]
0
-[Z]+nZ0
0
[X]-nX0
-[(X-X0)(Y-Y0)]
[(Z-Z0)2+(X-X0)2]
-[(Z-Z0)(Y-Y0)]
0
[Y]-nY0
-[X]+nX0
0
-[(X-X0)(Z-Z0)]
-[(Y-Y0(Z-Z0)]
[(Y-Y0)2+(X-X0)2]
0
[X]-nX0
[Y]-nY0
[Z]-nZ0
0
0
0
]
(8)
]
(9)
[(X-X0)2+(Y-Y0)2+(Z-Z0)2]
(9) normal denklemler matrisinde geçen [X], [Y], [Z], n ortak nokta say›s› olmak
üzere, s›ras›yla nX0, nY0 ve nZ0’a eşit olacağ›ndan, matris yeniden düzenlenerek Molodensky-Badekas için;
[
n
0 0
0
0
0
0
0
n 0
0
0
0
0
0
n n
0
0
0
0
0 0
[(Z-Z0)2+(Y-Y0)2]
-[(Y-Y0)(X-X0)]
-[(Z-Z0)(X-X0)]
0
-[(Z-Z0)(Y-Y0)]
0
[(Y-Y0)2+(X-X0)2]
0
0
0
0 0
-[(X-X0)(Y-Y0)]
[(Z-Z0)2+(X-X0)2]
0
0 0
-[(X-X0)(-Z0)]
-[(Y-Y0)(Z-Z0)]
0
0 0
0
0
]
(10)
0 [(X-X0)2+(Y-Y0)2+(Z-Z0)2
elde edilir.
Bursa-Wolf modeli için ç›kar›lan normal denklemler matrisi incelendiğinde, ötelemelere ait sat›rlarda dönüklük ve ölçeğe karş›l›k gelen elemanlar›n son derece büyük
değerler alacağ› aç›kt›r. Bu elemanlar, normal denklemler matrisinin tersi al›narak Qxx
90
bilinmeyenlerin kofaktörler matrisinin hesaplanmas› s›ras›nda yüksek korelasyona neden olurlar ve bu nedenle de matris dolu bir yap›ya sahip olur. Buna karş›n, Molodensky-Badekas’da ayn› elemanlar›n s›f›r olduğu (10)’dan görülmektedir. Dolay›s›yla
Qxx hesab›nda ötelemelerin diğer parametrelerle korelasyonu ihmal edilebilir düzeyde
kalacakt›r. Sözkonusu korelasyonlar›;
ri =
qXiYi
qXi qYi
bağ›nt›s›ndan hesaplamak mümkündür.
3. Uygulama
Uygulama için, İstanbul Teknik Üniversitesi’nin İzmir ve Zonguldak’ta, Harita
Genel Komutanl›ğ›’n›n Ankara’da oluşturduğu ağlar kullan›lm›şt›r. Ülke nirengi ağ›na ait elipsoidal yükseklikler bilinmediğinden, dönüşüm esnas›nda noktalara ait nivelman yükseklikleri ülke ağ›n›n elipsoidal yüksekliklerine eşit varsay›lm›şt›r. Bu
yolla her bir ağdan, Bursa-Wolf ve Molodensky-Badekas modelleriyle bulunan öteleme parametrelerinin birbirinden ne kadar farkl› olduğu Tablo1 ve 2’de aç›kça görülmektedir.
Tablo 1: H=hED Varsay›m›yla Molodensky-Badekas Modeli’nden
Hesaplanan Parametreler
Parametre
İzmir
Zonguldak
Ankara
tX (m)
90.020±0.007
89.584±0.014
88.305±0.000
tY (m)
92.846±0.007
91.142±0.014
91.182±0.000
tZ (m)
131.680±0.007
128.977±0.014
128.230±0.000
εX (≤)
-0.966±0.084
22.183±3.316
-1.597±0.001
εY (≤)
3.126±0.106
-21.042±2.307
3.777±0.001
εZ (≤)
0.620±0.078
-7.957±1.862
0.490±0.001
-4.809±0.326
±0.0179
9.686±2.062
±0.0353
3.381±0.003
±0.0002
k (ppm)
m0 (m)
91
Tablo 2: H=hED Varsay›m›yla Bursa-Wolf Modeli’nden Hesaplanan Parametreler
Parametre
tX (m)
İzmir
164.359±2.655
Zonguldak
-281.150±27.378
Ankara
142.331±0.036
tY (m)
135.672±2.630
-542.148±103.562
123.588±0.039
tZ (m)
72.507±3.020
774.479±85.934
18.168±0.024
εX (″)
-0.966±0.084
22.183±3.316
-1.597±0.001
εY (″)
3.126±0.106
-21.042±2.307
3.777±0.001
εZ (″)
0.620±0.078
-7.957±1.862
0.490±0.001
-4.809±0.326
0.0179
9.686±2.062
0.0353
3.381±0.003
0.0002
k (ppm)
m0 (m)
Bu farkl›l›klar›n nedenini ortaya koyabilmek için, öncelikle (8) ve (10) eşitlikleriyle her iki model için oluşturulan dengelemenin normal denklemler matrislerinin tersleri al›narak bilinmeyenlerin kofaktörler matrisleri, sonra da bunlardan yararlanarak (11)
eşitliğiyle dönüşüm parametrelerinin korelasyon matrisleri hesaplanm›şt›r. Buna göre
İzmir ağ›nda;
[
[
1
KMol-Bad=
KBur-Wolf =
0
1
0
0
1
0
0
0
1
1 0.05 -0.41 -0.20
1 -0.24 -0.73
1
0.56
1
0
0
0
0.33
0
0
0
-0.18
0
0
0
0
1
-0.04
1
0
0
1
0.77 -0.35 -0.55
0.18 0.74 -0.28
-0.86 -0.03 -0.43
0.34 -0.18 0
1
92
-0.04
1
0
0
1
]
]
Zonguldak ağ›nda;
1 0
1
KMol-Bad=
KBur-Wolf =
[
[
[
[
KBur-Wolf =
0
0
0
1
0
0
0
0
0
0
-0.97 -0.97
1
-0.96
1
0
0
0
0
0
0
1
1 0.87 -0.87 -0.87 092 0.81 -0.31
1 -0.98 -0.99 0.97 0.98 -0.05
1
0.99 -0.99 -0.96 -0.10
1
-0.97 -0.97 0
Ankara ağ›nda;
1
KMol-Bad=
0
0
1
0
1
0
0
1
0
0
0
1
1
0.96
1
0
0
1
0
0
0
0.39
0
0
0
-0.54
0
0
0
0
1
-0.59
1
0
0
1
1 -0.64 -0.29 0.47 0.85 -0.79 -0.39
1 0.22 -0.81 -0.56 0.89 -0.22
1
0.15 -0.69 0.29 -0.57
1
0.39 -0.54 0
1
93
-0.59
1
0
0
1
]
]
]
]
değerleri bulunmuştur. Elde edilen korelasyon matrisleri incelendiğinde, Bursa-Wolf
modelinde ötelemelerin özellikle dönüklüklerle olan korelasyonlar›n›n %90’lara ulaşt›ğ› görülmektedir. Bu, dönüklükler büyüdükçe ötelemelerin gerçek değerden giderek
uzaklaşacağ› anlam›n› taş›maktad›r. Oysa Molodensky-Badekas modelinde ayn› korelasyonlar s›f›ra gitmektedir. Dolay›s›yla dönüklükler diğer parametrelerden bağ›ms›z
olarak elde edilmekte ve gerçek değere yak›nl›klar›, sadece ortak noktalar›n doğruluklar›na bağl› olmaktad›r.
Bu bağlamda, Bursa-Wolf modeliyle bulunan ötelemeler, iki sistem aras›ndaki gerçek geometriyi yans›tmaktan uzakt›r. Molodensky-Badekas’da ise; ölçek ve dönüklüklerin etkileri ötelemelere yans›mad›ğ›ndan gerçeğe daha yak›n öteleme değerleri hesaplamak mümkündür. Molodensky-Badekas modeliyle hesaplanan öteleme parametrelerinin daha tutarl› olmas› da bunun bir ispat›d›r (Tablo 1 ve 2).
4. Sonuç
Gerçekleştirilen analizler, Molodensky-Badekas modeliyle bulunacak öteleme parametrelerinin daha gerçekçi olduğunu ortaya koymaktad›r. Herhangi bir jeodezik çal›şma için belirlenecek dönüşüm parametrelerinin, farkl› uygulamac›lar taraf›ndan çok çeşitli amaçlarla kullan›labileceği göz önüne al›narak, uygulamada bir standart oluşmas›
bak›m›ndan, yukar›daki değerlendirmeler ›ş›ğ›nda Bursa-Wolf yerine Molodensky-Badekas dönüşüm modelinin kullan›lmas› önerilir.
KAYNAKLAR
Australian Surveying and Land Information Group, 2000, http://www.auslig. gov.au/geodesy/datums/smil.htm
Bursa, M., 1966. Fundamentals Of The Theory Of Geometric Satellite Geodesy, Travaux de
l’institut Geophsique de l’academie Tehecoslovaque des Sciences
Dana, P.H., 1995, http://www.utexas.edu/depts/grg/gcraft/notes/coordsys/ coordsys. html
Defence Mapping Agency, 1988. Techninal Report, Washington.
Gürkan, O., 1983. Differential Relations Between Earth Fixed Coordinate Systems, IAG Symposium On Geodetic Reference Systems, 15-27 August, Hamburg.
Harvey, B.R., 1986, Transformation of 3D Coordinates, The Australian Surveyor, 33, p. 105-125
Krakiwsky, E.J., Wells, D.E., 1971, Coordinate Systems In Geodesy, Lecture Notes, University
Of New Brunswick.
Ring, R.W., Masters, E.G., Rizos, C., Stolz, A., Collins, J., 1987. Surveying With Global Positioning System, Ferd. Dümmlers Verlag, Bonn.
Şimşek, M., 1995. Uydu Tekniklerinin Ağ S›klaşt›rmas›nda Kullan›labilirliği Üzerine Bir Araşt›rma, Doktora Tezi, Y.T.Ü Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
Vanicek, P. and Krakiwsky, E., 1982. Geodesy: The Concepts, North-Holland Publishing Company, Oxford.
Wolf, H., 1963, Geometric Connection And Re-orientation Of Three Dimensional Triangulation
Nets, Bulletin Geodesy, 68, p. 165-169.
94
BİNA ve YOL OBJELERİNİN SAYISAL ORTAMDA
GENELLEŞTİRİLMESİ: İSTANBUL ÖRNEĞİ
İ. Öztuğ BİLDİRİCİ
Doğan UÇAR
ÖZET
Bu çal›şmada İstanbul Büyükşehir Belediyesince üretilmiş say›sal haritalar kullan›larak gerçekleştirilen bina ve yol genelleştirmesi uygulamas› irdelenmektedir. Uygulamada Hannover Üniversitesi Kartografya Enstitüsü taraf›ndan geliştirilen CHANGE
yaz›l›m› kullan›lm›şt›r. CHANGE yaz›l›m sistemi ve gerekli diğer yaz›l›mlar k›saca tan›t›larak, kaynak verilerin kalitesi irdelenerek, bina ve yol genelleştirmesinde uygulanan yaklaş›m tart›ş›lm›şt›r. Genelleştirme öncesi ve sonras› hesaplanan istatistiksel parametreler ›ş›ğ›nda elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Görsel olarak da incelenen
sonuçlar›n kartografik aç›dan kabul edilebilir olduğu rahatl›kla söylenebilir.
1. GİRİŞ
Genelleştirme ya da kartografik genelleştirme, türetme haritalar›n (büyük ölçekli haritalardan ve başka kaynaklardan yararlan›larak) elde edilmesi s›ras›nda ortaya ç›kan
bilgi karmaş›kl›ğ›n›n azalt›lmas›, önemsiz bilgilerin at›lmas›, harita objeleri aras›ndaki
belirgin mant›ksal ilişkilerin ve estetik kalitenin korunmas› işlemlerinin bileşkesi olarak
tan›mlanabilir. Temel harita üretiminde olduğu gibi genelleştirmede de temel amaç
grafik okunakl›l›ğ› çok iyi olan haritalar üreterek haritan›n görünümünün ve aktar›lmak
istenen bilginin kolayca anlaş›lmas›n› sağlamakt›r (Bildirici ve Uçar, 1996).
Genelleştirmede say›sal tekniklerin uygulanmas› yönündeki araşt›rmalar bilgisayar
teknolojisindeki gelişmelere paralel olarak yetmişli y›llardan beri sürmektedir. Büyük
ölçekli haritalar›n genelleştirilmesi alan›nda Hannover Üniversitesi Kartografya Enstitüsü (IfK) taraf›ndan yoğun olarak araşt›rmalar yap›lm›ş, bu araşt›rmalar sonucu olarak
CHANGE yaz›l›m sistemine ulaş›lm›şt›r. CHANGE sistemi 1: 1 000-1: 25 000 ölçek
aral›ğ›nda bina ve yol objelerinin genelleştirilmesi problemine çözüm getirmektedir.
Sistemin yol genelleştirmesi modüllerinin akarsu sisteminin genelleştirilmesi problemine uygulanmas› da mümkündür.
Bu bildiride CHANGE yaz›l›m sistemi, sistem ile birlikte kullan›lmas› gereken ek
95
yaz›l›mlar, varolan verilerin işlenebilmesi için gereken veri dönüşümü yaz›l›mlar› tan›t›lacak, İstanbul örneği baz›nda veri dönüşümünde karş›laş›lan sorunlar ve çözüm önerileri tart›ş›lacak ve uygulama örnekleri verilecektir.
2. CHANGE Yaz›l›m Sistemi
CHANGE yaz›l›m sisteminin temeli, Hannover Üniversitesinde yap›lm›ş çok say›da doktora çal›şmas›na dayanmaktad›r. Üniversitenin bu konuya ağ›rl›k vermesinin belki de en önemli gerekçesi, Aşağ› Saksonya Eyalet Ölçme Dairesi’nin 1: 25 000 ölçekli
topografik harita tak›m›n› 1: 5 000 ölçekli temel harita tak›m›ndan genelleştirme yoluyla üretiyor olmas›d›r. Klasik el emeğiyle(manuel) yap›lan genelleştirme işleminin en
az›ndan bina ve yol objeleri baz›nda otomatize edilmesinin önemli ölçüde personel ve
zaman tasarrufu sağlayacağ› şüphesizdir.
Yukar›da sözü edilen doktora çal›şmalar›ndan Staufenbiel (1973), bina genelleştirmesi konusunda temel algoritmalar› geliştirmiştir. Bina genelleştirmesi konusunda diğer bir çal›şma Meyer (1989) taraf›ndan yap›lm›şt›r. Meyer orta ölçekli haritalarda bina genelleştirmesinde "template matching" (şablon uydurma) yaklaş›m›n› uygulam›şt›r.
Lichtner (1976) obje s›n›flar›n›n bağ›ms›z genelleştirilmesi sonucu ortaya ç›kan grafik
uyuşumsuzluk problemi ile uğraşm›şt›r. Lichtner k›saca öteleme olarak da nitelenen
problemi ağ›rl›kl› olarak yol ve binalar aras›ndaki uyuşumsuzluklar baz›nda incelemiştir. Menke (1983) yol ve akarsu sisteminin genelleştirilmesine yönelik algoritmalar ve
yaz›l›mlar geliştirmiştir. Grünreich (1985) büyük ölçekli haritalar›n üretiminin otomatize edilmesi problemini bir bütün olarak irdelemiştir. Schmidt (1990) ve Powitz (1993)
yol ve bina genelleştirmesi konusunda yap›lan çal›şmalar› bütünleştirerek alt› modülden
oluşan bir yaz›l›m ya da yaz›l›m sistemi oluşturmuşlard›r. Bu sistem CHANGE olarak
adland›r›lm›şt›r.
CHANGE, CHANGE-Roads (yol genelleştirmesi) ve CHANGE_Buildings (bina
genelleştirmesi) olarak adland›r›lan iki ana bileşenden oluşmaktad›r (Şekil 1). CHANGE Roads beş modülden (ACHSE, LAENA, GALINO, DOPLI, RESI), CHANGE-Buildings (ANGI) ise bir modülden oluşmaktad›r. Yol bileşenlerinin çeşitli fonksiyonlar›
vard›r. Bunlardan ACHSE yol eksenlerini oluşturur, LAENA yol eksenlerini ağ topolojisi için haz›rlar ve topoloji oluşturur. GALINO çeşitli algoritmalara göre çizgi basitleştirir, DOPLI yol eksenlerinin geometrisinden yararlanarak çift çizgili işaretleri oluşturur, RESI oluşturulan çizgisel işaretlerin birbirlerine göre uyuşumsuzluklar›n› giderir.
DOPLI ve RESI birlikte çal›şan ve yol eksenlerinden çift çizgili işaretleri türeten bileşenlerdir. Bina genelleştirmesi modülü ANGI iki temel fonksiyona sahiptir. "Kontur genelleştirmesi" olarak da nitelendirilen işlem, bina s›n›r çizgilerinin basitleştirilmesidir.
İkinci fonksiyon ise birleştirme işlemidir.
96
Şekil 1: CHANGE’in yaz›l›m bileşenleri
CHANGE işletim sistemleri aras›nda taş›nabilir bir yap›da programlanm›ş olduğundan değişik işletim sistemlerinde çal›şabilmektedir. Bu özellikten dolay› işletim sistemlerinin grafik ortam›n› kullanmaz, arka planda (batch mode) çal›ş›r. Kulllan›c›lar›n kaynak ve türetme (genelleştirilmiş) verileri editleyebilmeleri için grafik özellikleri olan bir
yaz›l›ma ihtiyaç vard›r. CHANGE paketi ile gelen bir yaz›l›m ön izleme yap›labilmesini sağlasa da editleme olanağ› vermemektedir. Bu nedenle hem ön izleme hem de editleme yapabilmek için bir CAD ya da CBS yaz›l›m›na gerek vard›r. Bu amaçla taraf›m›zdan hem CAD hem de CBS özellikleri olan AutoCAD MAP yaz›l›m› kullan›lm›şt›r.
CHANGE belli bir yap›da haz›rlanm›ş olan verileri işler. Bina objeleri kapal› poligon (polyline) biçiminde tan›ml› olmal›d›r. Ayr›ca yol objelerinin sağ ve sol s›n›r çizgileri ayn› yönde say›sallaşt›r›lmal›d›r. Sağ ve sol s›n›r çizgileri daima tek bir yol objesini tan›mlamal›d›r. CHANGE Hannover Üniversitesi Kartografya Entitüsü taraf›ndan
geliştirilmiş olan IfK veri taban› format›ndaki dosyalar› kullan›r. IfK veri taban› yap›s›
aç›k olduğundan değişik formatlardaki say›sal verileri dönüştürmek için program geliştirmek mümkündür. CHANGE paketinde veri dönüşümü için bir program verilmektedir. Bu program›n amaca hizmet etmemesi durumunda program geliştirme yolu seçilmelidir, bu çal›şmada da kaynak verilerin yap›s›na uygun olarak dönüşüm program› geliştirilmiştir. Kaynak verilerin kalitesi ve veri dönüşümü konusu ileride daha ayr›nt›l›
olarak tart›ş›lacakt›r.
CHANGE sistemi kullan›c› taraf›ndan bir konfigürasyon dosyas›nda tan›mlanan ge-
97
nelleştirme parametrelerine göre çal›ş›r. Genelleştirme parametrelerinin sonuçlar üzerine etkisi çok güçlüdür. Başka bir deyişle CHANGE sistemi kullan›c›lar›n tan›mlad›ğ›
parametrelere duyarl›d›r. Ancak belli ölçek aral›klar› için belli parametre gruplar› oluşturarak seri üretimde kullanmak mümkündür. IfK taraf›ndan da belli testler sonucu elde edilmiş parametre gruplar› tavsiye edilmektedir.
CHANGE yaz›l›m sistemi, IfK taraf›ndan İTÜ İnşaat Fakültesi Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bölümü Kartografya Anabilim Dal›'na akademik amaçl› kullan›lma
koşulu ile hibe edilmiştir.
3. UYGULAMA
Bu başl›k alt›nda Bildirici (2000) taraf›ndan uygulanm›ş olan genelleştirme yaklaş›m› ve uygulamalar› tart›ş›lacakt›r. Uygulamada, grafik ortam olarak AutoCAD MAP
kullan›lm›ş, veri dönüşümü, bina verilerinin genelleştirme öncesi ve sonras› grafik olarak iyileştirilmesi, yol verilerinin CHANGE de işlenilebilecek biçimde dönüştürülmesi,
verilerin genelleştirme öncesi ve sonras› istatistiksel irdelemesi amaçlar›na yönelik
programlar geliştirilmiştir.
3.1 Kullan›lan Yaz›l›m ve Donan›m
Uygulamada CHANGE yaz›l›m sistemi yan›nda grafik çal›şma ortam› olarak AutoCAD MAP 2.0 yaz›l›m› seçilmiştir. Uygulanan genelleştirme yaklaş›m› çerçevesinde
veri dönüşümü, verilerin genelleştirme öncesi grafik anlamda iyileştirilmesi gibi amaçlara yönelik programlar Bildirici (2000) taraf›ndan geliştirilmiştir. Bu kapsamdaki
programlar Tablo 1’de k›saca özetlenmiş olup, ayr›nt›lar›na aşağ›da değinilecektir. Sonuç olarak uygulanan yaklaş›m›n üç ana yaz›l›m bileşeni,
• CHANGE yaz›l›m sistemi
• AutoCAD MAP 2.0
• Destek programlar›
olarak kabul edilebilir.
Uygulanan genelleştirme yaklaş›m›n› standart bir PC donan›m› gerektirmektedir.
Grafik ara yüzü olmayan CHANGE ve destek programlar›, çok basit PC sistemlerinde
bile çal›şabilmektedir. Bu nedenle gerekli donan›m AutoCAD MAP yaz›l›m›na göre şekillenmektedir. Uygulamalar Pentium Pro 200 işlemcili 196 MB RAM bellekli bir bilgisayarda yap›lm›ş olmas›na rağmen Pentium 100 ve üstü işlemcili, en az 64 MB belleğe sahip bir donan›m ile benzer uygulamalar yapmak mümkündür.
98
Yaz›l›m
Fonksiyon
DCB
IfK dosya formatlar› ile DXF format› aras›nda dönüşüm
DBCNV
DIGPLOT ve IfK veri taban› formatlar› aras›nda dönüşüm
BUHOM
Bina verilerinin genelleştirme öncesi grafik iyileştirmesi
ve temizlenmesi
BUSEL
Bina verilerinin genelleştirme bölgelerine ayr›lmas›
SSB
ACHSE yaz›l›m› ile eksen oluşturmak için verilerin
haz›rlanmas›/dönüştürülmesi
FDP-INSPEKTOR
Alansal verilerin istatistiksel olarak irdelenmesi, alan ve
kenar histogram değerlerinin hesaplanmas›
DIREKTOR
Bina genelleştirmesinin otomatize edilmesi
GQE
Bina verilerinin genelleştirme sonras› topolojik tutarl›l›ğ›n›n
kontrol edilmesi ve düzeltilmesi
Tablo 1: Bildirici (2000) taraf›ndan geliştirilen destek programlar›
3.2 Kaynak Veriler
Kaynak veriler olarak İstanbul Büyükşehir Belediyesi (İBB) taraf›ndan üretilmiş say›sal haritalardan bir adet 1:5000 ölçekli (İSTANBUL F22-d-16b) paftan›n içine giren
16 adet 1:1000 ölçekli pafta seçilmiştir. Çal›şma alan› Sar›yer ve Beşiktaş ilçelerinde
yer almakta, Etiler, Bebek, Armutlu Mahallesi semtlerini kapsamaktad›r. Bölge bina genelleştirmesi aç›s›ndan kentte rastlanabilecek her tür(düzenli ve düzensiz) yap›laşma
tarz›n› kapsamaktad›r. Uygulamada 1:1000 ölçekli verilerden yararlanarak 1:5000 ve
1:25000 ölçekli genelleştirilmiş veriler elde edilmiştir.
Veriler İBB taraf›ndan MICROSTATION yaz›l›m›n›n özgün dosya format›nda
(DGN) haz›rlanm›şt›r. Veriler üzerinde yap›lan ilk incelemelerde aşağ›daki saptamalar
yap›lm›şt›r:
• Veriler esas olarak çizicilerden ç›k›ş almak üzere haz›rlanm›şt›r.
• Veriler tipik olarak CAD ortam›nda haz›rlanm›ş "spagetti" olarak nitelendirilen yap›dad›r.
• Veriler tabaka, renk, çizgi tipi ve çizgi kal›nl›ğ› özellikleri kullan›larak s›n›fland›r›lm›şt›r. Böylece spagetti yap› güçlendirilmiştir.
• Çal›şmaya konu olan objelerden binalar, k›smen kapal› poligonlar olarak (closed
polyline) k›smen de "shape" olarak adland›r›lan alansal CAD objeleri ile tan›mlanm›şt›r. Paftaya tam girmeyen binalar ise kapal› olmayan çizgilerle tan›mlanm›şt›r.
99
• Sundurma, teras gibi objeler binalarla ayn› tabakaya aktar›lm›şt›r. Teraslarda farkl› renk kullan›lm›ş olmas›na rağmen, sundurmalarda sundurma ve sundurma için kullan›lan çapraz biçimindeki işaret binalarla ayn› tabaka, renk, çizgi tipi ve çizgi kal›nl›ğ›nda çizilmiştir. Sundurmalar›n binalardan ayr›lmas› problemli görünmektedir.
• Yine de binalar uygun veri dönüşümü yap›larak CHANGE sisteminde işlenebilecek durumdad›rlar.
• Yollar bir yol ağ› oluşturabilecek yap›da değildir. Sadece sağ ve sol s›n›r çizgileri
ve kald›r›mlar çizilmiştir. Bu çizgilerde çoğu kez kopukluklar söz konusudur. Sağ ve
sol s›n›r çizgilerinin farkl› tabakalarda olmas› gibi hatalar da belirlenmiştir.
• Yol verileri ancak manuel olarak iyileştirildikten sonra CHANGE sisteminde işlenebilir.
• Harita işaretlerinin oluşturulmas›nda işaretlerin blok olarak adland›r›lan CAD objeleri olarak tan›mlanmas› ve işaretlerin yaz› fontlar›nda harflere atanmas› şeklinde iki
değişik yöntem kullan›lm›şt›r.
3.3 Bina ve Yol Objelerinin Ayr›lmas› ve Veri Dönüşümü
Kaynak veriler DGN format›nda olduklar›ndan direkt olarak CHANGE ile işlenebilecek durumda değillerdir. Bunun yan›nda İBB’den al›nan dosyalar bina ve yol objeleri yan›nda çok say›da obje içermektedir. Uygulamada iki aşamal› bir veri dönüşüm işlemi uygulanm›şt›r:
• DGN format›ndaki dosyalar›n grafik ortam olarak kullan›lan AutoCAD MAP ortam›na aktar›lmas›. AutoCAD MAP ortam›nda bina ve yol objelerinin ayr›lmas›.
• DXF format› ile verilerin CHANGE aktar›lmas›
DGN format›ndaki verilerin AutoCAD DWG ya da DXF format›na dönüştürülmesi
ya MICROSTATION yaz›l›m› kullanarak ya da AutoCAD MAP yaz›l›m› kullanarak
gerçekleştirilebilir. Yap›lan denemelerde en iyi sonuç DGN dosyalar›n›n AutoCAD
MAP ortam›na al›nmas› (import edilmesi) ile elde edilmiştir. DGN format›ndan DWG
ya da DXF format›na dönüşümde belli başl› problemler aşağ›daki gibi özetlenebilir:
• Yaz› fontlar›na atanan harita işaretleri dönüşümden sonra deforme olmaktad›r.
• Çizgi tipleri AutoCAD ortam›nda tekrar elde edilememektedir.
• AutoCAD ya da MICROSTATION ortam›nda görünmeyen ancak DXF yoluyla
CHANGE ortam›na aktar›mda sorun oluşturan CAD objeleri ortaya ç›kabilmektedir.
Yaz› fontlar›na atanan harita işaretleri ve çizgi tipleri, verilerin yer ald›ğ› dosya içerisinde tan›mlanmay›p, özel dizinlerde yer alan belli tan›mlay›c› dosyalar yoluyla tan›mlanmaktad›r. Veriler başka bir bilgisayara aktar›ld›ğ›nda bu dosyalarda taş›nmak
100
durumundad›r. Ancak bu tan›mlay›c› dosyalar›n AutoCAD ortam›nda eşdeğerleri İBB
taraf›ndan sağlanmamaktad›r. Uygulaman›n konusu bina ve yol objeleri olduğundan bu
konuda özel bir çal›şma yap›lmam›şt›r. Ancak bu dosyalar›n AutoCAD eşdeğerlerinin
üretilmesi mümkündür.
IfK taraf›ndan CHANGE sistemi ile birlikte verilen dönüşüm program›, DXF verilerini CHANGE sisteminin kulland›ğ› IfK veri taban› format›na dönüştürebilmektedir.
Bu program›n İstanbul verilerinde iyi sonuç vermemesi üzerine Bildirici (2000) taraf›ndan verilerin tabaka, renk ve çizgi tipi özelliklerini genelleştirme sonras› da korumas›n› sağlayacak şekilde bir dönüşüm program› (DCB) geliştirilmiştir. Bu yolla IfK veri taban›na tabaka yap›s›ndan kazan›lan sözel verilerinde aktar›lmas› ve genelleştirmede
kullan›lmas› olanağ› da sağlanm›şt›r.
3.4 Bina Genelleştirmesi
İBB taraf›ndan sağlanan DGN dosyalar› AutoCAD MAP ortam›na aktar›ld›ktan
sonra, bina objeleri tabaka ve renk özelliklerinden (ya da özniteliklerinden) yararlan›larak AutoCAD MAP yaz›l›m›n›n sorgulama araçlar› ile diğer objelerden ayr›lm›şt›r. Bu
şekilde sadece bina objelerini kapsayan dosyalar oluşturulup, IfK veri taban› format›na
dönüştürülmüştür. Bu aşamada veriler teknik olarak genelleştirmeye haz›r hale gelmiştir. Ancak daha iyi genelleştirme sonuçlar› almak amac›yla genelleştirme aşağ›daki aşamalarla gerçekleştirilmiştir:
• Genelleştirme öncesi bina objelerinin topolojik tutarl›l›ğ›n›n kontrol edilmesi ve
düzeltilmesi, grafik olarak iyileştirilmesi. Bu amaçla BUHOM program› geliştirilmiş ve
uygulanm›şt›r (Tablo 1).
• Verilerin mant›ksal bölgelere ayr›lmas›: Bu yaklaş›m ile daha tutarl› sonuçlar al›nmakta olup, bölgeler yol ağ›n›n s›n›rlad›ğ› adalar olarak seçilmiştir. Bu amaçla BUSEL
program› geliştirilmiş ve uygulanm›şt›r (Tablo 1).
• Değişik genelleştirme parametreleri kullan›larak dört değişik model üzerinde genelleştirme uygulanm›şt›r.
• Bölge baz›nda genelleştirme uygulanarak, veriler tekrar pafta baz›nda birleştirilmiştir.
• Küçük genelleştirme hatalar›n›n en aza indirilmesi amac›yla, genelleştirme her bölge baz›nda iki kez uygulanm›şt›r.
• Bölge baz›nda elde edilen genelleştirilmiş objeler tekrar pafta baz›nda bir araya getirilerek, sonuçlar görsel olarak kontrol edilmiş, gerekiyorsa küçük çapta düzeltmeler
uygulanm›şt›r.
• Kaynak veriler ve genelleştirilmiş veriler global olarak analiz edilerek, genelleştirmenin kalitesi hakk›nda fikir verecek istatistiksel parametreler hesaplanm›şt›r (Tablo 2).
101
Bu kapsamda elde edilen en önemli bulgu, toplam bina alan›n›n pafta alan›na oran›n›n
çok az değişmiş olmas›d›r. Siyah-beyaz oran› olarak da bilinen bu parametrenin sabit
kalmas›, genelleştirmenin kartografik aç›dan tutarl› olduğunun göstergesi olarak yorumlanmaktad›r (Bildirici, 2000).
Tablo 2: Bina genelleştirmesinde seçilmiş dört parametrenin değişimi
Obje
say›s›nda
azalma (%)
Kenar
say›s›nda
azalma (%)
Toplam alan
değişim
oran›
Çevre
uzunluğunda
azalma (%)
Model 1
44,56
36,66
0,62
17,56
Model 2
46,84
41,40
0,89
18,68
Model 3
44,95
36,87
0,62
17,80
Model 4
59,92
55,65
1,87
25,98
Model 1, model 2 ve model 3 de kavramsal genelleştirme uygulanm›şt›r. Bina genelleştirmesinde kavramsal genelleştirme uygulan›rsa, öznitelikleri ayn› olmayan binalara birleştirme işlemi uygulanmaz. Ancak birbirine geometrik olarak çok yak›n bina
objelerinde birleştirmeden sonra uygulanan kontur genelleştirmesi işleminin sonucu
olarak topolojik tutars›zl›klar (objelerin birbiri üzerine binmesi) oluşabilir. Bu sorunu
gidermek üzere GQE program› geliştirilmiş ve uygulanm›şt›r (Tablo 1). Son olarak uygulanan bu işlem sonucu elde edilen genelleştirilmiş veriler, gerek kartografik uygulamalar için gerekse CBS uygulamalar›nda altl›k veri olarak kullan›labilir durumdad›r.
Bina genelleştirmesi sonuçlar›ndan örnek bir kesit Şekil 2’de görülmektedir.
3.5 Yol Genelleştirmesi
Kaynak verilerin yap›s›n›n yol genelleştirmesi aç›s›ndan sorunlu olduğuna 3.2’de
değinilmişti. Genelleştirme ve CBS uygulamalar› için yol eksenleri gereklidir. Kaynak
verilerde yol eksenleri mevcut olmad›ğ› gibi, yol kenar çizgilerinden otomatik olarak
eksen elde etmek de CHANGE yaz›l›m› ile, kaynak verilerin yap›s›n›n uygun olmamas› nedeniyle, mümkün olmamaktad›r. Veriler üzerinde yap›lan inceleme sonucu eksenlerin elde edilmesi için aşağ›daki ad›mlar uygulanm›şt›r:
• Yol s›n›r çizgileri (sağ/sol) manuel olarak incelenerek, kopukluklar, farkl› tabakalarda olma gibi hatalar interaktif düzeltilmiştir.
• Yol s›n›r çizgilerine AutoCAD MAP ortam›nda çizgi basitleştirmesi uygulanm›şt›r.
• Yol s›n›r çizgilerinin CHANGE yaz›l›m›n›n eksen oluşturma modülü ACHSE ile
işlenebilecek şekilde dönüştürülmesi için program geliştirilmiş (SSB, Tablo 1) ve uygulanm›şt›r (Program yap›s› ve çal›şma şekli Bildirici (2000) e başvurulmal›d›r).
102
Şekil 2: Bina genelleştirmesi için örnek kesit (Bildirici, 2000)
• ACHSE ile eksenler oluşturulmuş, elde edilen eksenler AutoCAD MAP ortam›nda görsel olarak incelenerek, eksenlere çizgi basitleştirmesi uygulanm›ş ve ağ topolojisi kurulmuştur. Bu aşamada pafta çerçevesinden de yararlanarak ç›kmaz sokak olmayan
eksenler ile bir poligon topolojisi oluşturulmuştur. Bu şekilde oluşturulan kapal› bölgeler bina genelleştirmesinde genelleştirme bölgeleri olarak kullan›lm›şt›r.
103
• Topolojik olarak tutarl› eksenlerden yararlanarak, DOPLI ve RESI modülleri kullan›larak yollar›n işaretleştirilmeleri tamamlanm›şt›r.
Kaynak verilerden, eksenlerin elde edilişi ve işaretleştirilmiş yol objelerinin oluşturulmas› Şekil 3 ve Şekil 4’de görsel olarak aç›klanmaktad›r. Kaynak verilerde yol eksenleri mevcut olmad›ğ›ndan yol genelleştirmesinden elde edilen sonuçlar›n bina genelleştirmesine benzer şekilde istatistiksel parametreler hesaplanarak irdelenmesi mümkün
olmam›şt›r. Ancak görsel olarak yap›lan incelemede sonuçlar›n kartografik aç›dan kesinlikle kabul edilebilir nitelikte olduğu belirlenmiştir.
4. SONUÇ
Bu çal›şmada yerel yönetimler taraf›ndan oluşturulan büyük ölçekli, temel harita niteliğindeki say›sal harita verilerinin çok amaçl› kullan›m›na bir örnek oluşturan bina ve
yol genelleştirmesi uygulamas› tart›ş›lm›şt›r. İstanbul Büyükşehir Belediyesi taraf›ndan
oluşturulan verilerde belirlenen sorunlara, ülke baz›nda başka kurumlar taraf›ndan benzer şekilde üretilmiş verilerde de rastlanmaktad›r. Bu bağlamda alt› çizilecek önemli iki
nokta, verilerin çok fazla üretim yap›lan yaz›l›ma bağl› olmas› ve verilerin çok amaçl›
kullan›m›n›n üretim aşamas›nda fazla dikkate al›nmam›ş olmas›d›r.
CHANGE ile elde edilen sonuçlar hem görsel olarak hem de istatistiksel aç›dan incelenmiş, kartografik aç›dan kabul edilebilir olduğu görülmüştür. Elde edilen sonuçlar
topolojik olarak da tutarl› olduğundan CBS uygulamalar›nda altl›k veri olarak kullan›labilir.
5. TEŞEKKÜR
Bu çal›şmada kullan›lan veriler
için İstanbul Büyükşehir Belediye
Başkanl›ğ› ve müh. Hasan KARACAOĞLU’na, Almanya’da yürütülen çal›şmalar için burs sağlayan
Alman Akademik Değişim Servisi’ne, Almanya’da yürütülen çal›şmalar› yöneten Prof. Dr. Dietmar
GRÜNREICH’a, AutoCAD MAP
yaz›l›m›n› sağlayan Almanya Autodesk ve Roland ZELLES’e, çal›şman›n her aşamas›nda eleştiri ve
önerileriyle
katk›da
bulunan
Doç.Dr. Necla ULUĞTEKİN’e teşekkür ediyoruz.
Şekil 3: Kaynak veriler ve yol eksenleri
104
6. KAYNAKLAR
Bildirici, İ.Ö., 1: 1000-1: 25 000 Ölçek Aral›ğ›nda Bina ve Yol Objelerinin Say›sal
Ortamda Kartografik Genelleştirmesi, Doktora Tezi, İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul, 2000.
Bildirici, İ.Ö., Uçar, D., Coğrafi Bilgi Sistemleri ve Genelleştirme, 6. Harita Kurultay›, HKMO, Ankara, 3-7 Mart, s.75-85, 1996.
Grünreich, D., Zu den Datenquellen
und zur rechnergestützten Herstellung
des Grundrisses großmaßstäbiger topographischen Karten, Doktora Tezi, WissArbUH*, Nr. 132, Hannover, 1985.
Lichtner, W., Ein Einsatz zur Durchführung der Verdrängung bei der EDVunterstützten Generalisierung in topographischen Karten, Doktora Tezi, WissArbUH, Nr. 66, Hannover, 1976.
Menke, K., Zur rechnergestützten
Generalisierung der Verkehrswege- und
Gewässernetzes, insbesondere für den
Maßstab 1: 25 000, Doktora Tezi, WissArbUH, Nr. 119, Hannover, 1983.
Meyer U., Generalisierung der Siedlungsdarstellung in digitalen Situationsmodellen, Doktora Tezi, WissArbUH,
Nr.159, Hannover, 1989.
Powitz, B., Zur Automatisierung der
Kartographischen
Generalisierung
topographischer Daten in Geo- Informationssystemen, Doktora Tezi, WissArbUH, Nr.185, Hannover, 1993.
Şekil 4: İşaretleştirilmiş ve genelleştirilmiş
yol objeleri
Staufenbiel, W., Zur Automation der
Generalisierung topographischer Karten
mit besonderer Berücksichtigung großmaßstäbiger Gebäudedarstellungen, Doktora
Tezi, WissArbUH, Nr. 51, Hannover, 1973.
________________________
*Wissenschaftliche Arbeiten der Fachrichtung Vermessungswesen der Universität Hannover
105
ULUSAL İSTATİSTİKSEL
ELEKTRONİK ATLASA BİR YAKLAŞIM
Necla ULUĞTEKİN
İ. Öztuğ BİLDİRİCİ
ÖZET
Atlas üretimi bir ülkenin gelişmişliği için al›nan ölçütlerden biri olarak değerlendirilmektedir. Kartografya alan›nda ulusal/uluslararas› literatür ve ilgili ürünler takip edildiğinde ülkemizin bu konuda oldukça geride kald›ğ› gözlenmekte ve bilinmektedir. Ülkemizin kartografik ürünlerdeki söz konusu verimsizliğini aşmak amac› ile ortaya bir
ürün ç›karman›n yararl› olacağ› görüşünden yola ç›kan çal›şma ekibimiz yapt›ğ› bir pilot proje ile Ulusal İstatistiksel bir Elektronik Atlas uygulamas›n› gerçekleştirmiştir.
Böylesi bir çal›şma, tematik haritalar, istatistiksel haritalar, elektronik atlaslar, animasyon haritalar› konusundaki bilgi birikiminin yenilenmesini ve deneyim kazan›lmas›n›
sağlamas›n›n yan› s›ra özellikle uzmanlar/araşt›rmac›lar taraf›ndan düşünülmüş ve üretilmiş bir örnek alternatif ürün oluşmas›n› da sağlam›şt›r.
Proje kapsam›nda yap›lm›ş bu çal›şmada, Devlet İstatistik Enstitüsü taraf›ndan her
y›l yay›nlanan Türkiye İstatistik Y›ll›ğ› ve diğer kaynaklardan elde edilen coğrafi verilerle, haritalara konu olan mekansal veriler bilgisayar ortam›na aktar›lm›ş, güncel(!) bir
Türkiye iller haritas› say›sallaşt›r›larak temel geometrik altl›k olarak kullan›lmak üzere
depolanm›şt›r. Mekansal karakterli verilerin bir dizi tematik harita ile elektronik ortamda sunumu gerçekleştirilmiştir. Haz›rlanan sonuç ürün CD ortam›ndad›r. Bildiride çal›şman›n aşamalar›n›n yan› s›ra karş›laş›lan güçlükler ve çözüm önerileri tart›ş›lacakt›r.
1. GİRİŞ
Türkiye'de, farkl› tasar›m ve kalitede bir dizi atlas mevcuttur. Ne yaz›k ki tan›mlanm›ş bir kullan›c› grubu (yetişkinler, çocuklar vb.) için deneyimli bir ekip (bir çok disiplini içerecek şekilde) taraf›ndan haz›rlanm›ş, üzerine tart›ş›lm›ş bir çal›şma yoktur.
Özellikle okul atlaslar› yanl›ş anlamalara yol açan temel hatalar içermektedir [Uluğtekin 1989]. Türkiye de Ulusal bir İstatistiksel Atlas da yoktur. Baz› atlaslar istatistiksel
veriye dayanan çeşitli haritalar› da içermektedir.
Türkiye İstatistik Y›ll›ğ› (son bask› tarihi 1997) ülkenin sosyo-ekonomik, çevresel
106
ve altyap› görünümünden oluşan geleneksel bir y›ll›kt›r. İklim, nüfus, eğitim, seçimler,
gelir, tar›m vb. gibi mekansal karakterli bilgiler, kartografik yöntemlerle veri görselleştirmesi yerine bir dizi tablo ile gösterilmektedir. Türkiye ulusal istatistik y›ll›ğ› mevcut
durumu ifade eden az say›da harita da içermektedir ve bu haritalar›n tümü kartografik
anlamda yetersizdir [Uluğtekin vd. 2000]. Oysa kartografik olarak yeterli haritalar›n
kullan›m› bu tür y›ll›klar›n verimliliğini art›r›r. Y›ll›k farkl› kullan›c›lar taraf›ndan daha
iyi ve çabuk anlaş›l›r. Bu nedenle y›ll›kta görsel olarak zay›f ve yanl›ş olan haritalar geliştirilmeli ve yeni haritalar eklenmelidir. Devlet İstatistik Enstitüsünde, ilgili disiplinlerden uzmanlar›n ve kartograflar›n işbirliği ile mevcut istatistik ve mekansal veri bir
araya getirilerek Türkiye İstatistik Atlas› üretilebilir. Bir örnek olarak, istatistiksel verinin yorumlan›p kullan›c›ya sunulmas› için bünyesinde birçok istatistikçi, coğrafyac›,
kartograf ve bilgisayar programc›s› bar›nd›ran, Amerika Birleşik Devletleri Nüfus Dairesi verilebilir. Dairede, Kartografik İşlem Şubesinin kurulmas›ndan sonra, nüfus say›m› verisi ile desteklenen tematik haritalar, kaliteli bask› haritalar ve ilgili kartografik
ürünler daha da zenginleşerek tasar›mlanm›ş ve üretilmeye başlam›şt›r. Günümüzün en
iyi coğrafi bilgi sistemi örnekleri de bu kurum taraf›ndan verilmektedir [Flynn 1999].
Bu çal›şmada coğrafi istatistiksel bilgileri en iyi biçimde bar›nd›racak bir atlas›n
elektronik ortamda haz›rlanmas›ndaki problemler, kullan›lan yaz›l›m ve donan›mlar,
geometrik ve geometrik olmayan verilerin kazan›m›, üretimine ilişkin stratejiler ve
araşt›r›lmas› gereken konulara değinilmiştir.
2. AMAÇ VE KAPSAM
Ulusal İstatistiksel Y›ll›k içerisinde yer alan çizelge, tablo ve ayr›ca ilgili bir dizi
mekansal veri kullan›larak, bir Ulusal İstatistiksel Elektronik Atlas üretilebilir. Böylece veri yine İstatistiksel Y›ll›k olarak klasik biçiminde sunulduğu gibi elektronik multimedya ürünü olarak da sunulabilir. Önerilen atlasta, mekansal karş›laşt›rmalarda kullan›lmak üzere tüm ülkeyi içeren ayn› ölçekte bir harita geometrik altl›k olarak kullan›lm›şt›r. Mekansal istatistik veriler ile ilişkili farkl› konular ve farkl› tarihli nüfus say›m› karş›laşt›rma amac› ile kullan›lm›şt›r. Elektronik y›ll›k içindeki tablo verileri ve görselleştirilmiş veriler kullan›c›ya 1: 8 000 000 ölçeğindeki tematik haritalar yard›m› ile
tüm Türkiye’ye ilişkin genel bir bak›ş sağlamaktad›r. Böylece kullan›c›ya görselleştirilmiş ve animasyonlarla zenginleştirilmiş mekansal veriler en elverişli, h›zl› ve ucuz bir
şekilde sunulmuş olmaktad›r. Bu elektronik sistem İntranet, İnternet veya CD-ROM
arac›l›ğ› ile dağ›t›labilir.
Bu uygulama kapsam›nda ülkemizin iller baz›nda istatistiksel verilerinin elektronik
atlas ortam›nda sunulmas› amaçlanm›şt›r. Bu nedenle iller (ve daha sonra ilçeler) baz›nda konumsal ve sözel verilerin kazan›lmas› gereği ortaya ç›km›şt›r. Burada kullan›lacak
konumsal veriler noktasal (il merkezleri) ve alansal karakterlidir. Sözel veriler ise nüfus art›ş›, kişi baş›na düşen milli gelir gibi istatistiksel karakterli verilerdir. Kullan›c›lar
107
önceden haz›rlanm›ş bir senaryoya göre belli konulardaki tematik haritalar› izleyebileceklerdir. Çal›şman›n ana hedefi, ülke gerçeklerini yans›tan istatistiksel verileri son kullan›c›lara kartografik iletişim kurallar› içerisinde sunan bir elektronik atlas›n alt yap›s›n› oluşturan ve pilot nitelikli bir çal›şman›n başlat›lmas›d›r. Böyle bir atlas eğitim amaçl› olarak kullan›lmas›n›n yan› s›ra geniş bir kullan›c› kitlesinin ülke gerçeklerini daha
iyi tan›mas›na önemli katk›da bulunacakt›r [Uluğtekin ve Bildirici 1999b].
3. VERİ TOPLAMA VE PROBLEMLER
Haritalar çok çeşitli konulara ait mekansal bilgileri içerirler. Sosyo-ekonomik haritalarda sunulan konular genellikle nüfus, yerleşim, gelir, tar›m vb. konularla ilgili olarak istatistik kaynaklardan toplan›r. İstatistikçiler sosyo-ekonomik veriyi ya sürekli olarak yada nüfus say›mlar›nda toplarlar. Bir bölgeye ilişkin veri toplan›rken, s›n›rlar›n birbirini örtmemesi, s›n›rlar›n s›k s›k değişmesi, farkl› kurumlar›n farkl› veri toplamas›,
idari s›n›rlar›n değişmesi gibi problemlerin uzun süreli olarak düşünülerek çözülmesi
gerekmektedir. Homojen istatistiksel alanlar›n oluşturulmas› bu tür haritalar›n haz›rlanmas› aç›s›ndan çok önemlidir. Nüfus say›m›ndan nüfus say›m›na toplanan verilerin ilişkin olduklar› alanlar›n değişime uğramas›, karş›laşt›rmal› konular›n haritaya aktar›m›nda ve zamana bağl› animasyon haritalar›n›n haz›rlanmas›nda büyük problemlere neden
olmakta ve hatta bu haritalar›n oluşturulmas›n› engellemektedir. Türkiye’de, idari s›n›rlar il baz›nda s›k s›k değişmektedir, nüfus say›mlar› il idari s›n›rlar›na göre yap›lmaktad›r. Yeni oluşturulan bir il, ilçeler baz›nda diğer il(ler)den ayr›lmaktad›r. İdari s›n›rlar
kesin ve keskin (doğal objelerle s›n›rl› vb.) değildir. Varolan istatistiksel veriler 1980,
1985, 1990, 1997 y›llar›na aittir, ancak verinin yukar›da aç›klanan problemler nedeniyle sürekliliği yoktur. Bu verileri yorumlamak büyük sorundur. Baz› eski nüfus say›m›
verileri (örneğin, 1997 ve 1990 y›llar› için) Devlet İstatistik Enstitüsü taraf›ndan güncel
idari bölümlere göre yeniden düzenlenmiştir. Bu çal›şman›n bitme aşamas›nda, Düzce
yeni bir il olmuş ve yap›lan çal›şma bu anlamda hemen güncelliğini yitirmiştir. Bu bağlamda DİE y›ll›ğ› da çok k›sa süre içinde güncelliğini yitirmekte, y›ll›ğ›n kapsad›ğ› verilerin çoğu yeni idari bölünüşe göre kolayca düzenlenemediğinden ayn› y›la ait y›ll›kta, farkl› idari bölünüşlere göre veriler yay›nlanmaktad›r. Her y›l yay›nlanan y›ll›klarda
farkl› idari bölünüşler temel al›nd›ğ›ndan çoğu konularda zamansal karş›laşt›rma yapmak, dolay›s› ile animasyonlu haritalar›n haz›rlanmas›, imkans›z hale gelmektedir.
3.1 Donan›m ve Yaz›l›m
Uygulamada kullan›lan donan›m bileşenleri aşağ›daki gibi özetlenebilir:
• PentiumPro 200 işlemcili 196 MB RAM, 14 GB sabit disk kapasiteli iş istasyonu
• 4x4x16 h›zl› SCSI CD yaz›c›
• 600 dpi optik çözünürlüğü olan A4 boyutlu taray›c›
• 600 dpi A4 boyutlu lazer yaz›c›
• 300 dpi A1 boyutlu, renkli, mürekkep püskürtmeli çizici
• A3 boyutlu say›sallaşt›r›c› tablet.
108
Tablo 1: Proje kapsam›nda kullan›lan yaz›l›mlar
Yaz›l›m
Sürüm Niteliği
Fonksiyonu
Ayr›nt›l› Bilgi
AutoCAD
13
CAD
Konumsal verilerin
say›sallaşt›r›lmas›
www.autodesk.com
AutoCAD MAP 4
CAD&CBS
Konumsal verilerin
say›sallaşt›r›lmas›
düzenlenmesi
www.autodesk.com
CORELDRAW 7
Grafik
tasar›m
Tematik haritalarda
estetik düzeltmeler
www.corel.com
MAPINFO
5.5
CBS
Tematik harita yap›m› www.mapinfo.com
EXCEL
8
Hesap
Tablosu
Sözel verilerin
kazan›lmas›,
düzenlenmesi
www.microsoft.com
POWERPOINT 8
Çoğul
ortam sunuş
yaz›l›m›
Atlas›n prototip
sürümünün
haz›rlanmas›
www.microsoft.com
GLpro
Çoğul ortam Atlas CD’sinin
betik dili
üretiminin ön
haz›rl›klar›
www.glpro.com
Animasyon
www.autodesk.com
8
3DStudioMAX 2.5
Animasyon
haritalar›n›n
haz›rlanmas›
Elektronik atlas üretimini tek bir yaz›l›m ile sonuçland›rmak mümkün olmad›ğ›ndan
değişik yaz›l›mlardan yararlan›lm›şt›r. Çal›şmalar temel olarak AutoCAD ve MAPINFO yaz›l›mlar› ile yap›lmas›na karş›n MICROSOFT OFFICE 97 paketinden de önemli
ölçüde yararlan›lm›şt›r. AutoCAD yaz›l›m› konumsal verilerin say›sallaşt›rma yoluyla
kazan›lmas›nda, OFFICE 97 paketinde yer alan EXCEL yaz›l›m› sözel verilerin kazan›lmas›nda, MAPINFO yaz›l›m› konumsal ve sözel verilerin ilişkilendirilmesinde ve tematik ekran haritalar›n›n üretiminde, POWERPOINT yaz›l›m› ise sonuç ürünlerin (tematik haritalar) bir senaryo içerisinde son kullan›c›ya sunumunda kullan›lm›şt›r [Uluğtekin ve Bildirici 1999a]. Animasyon haritalar›n›n haz›rlanmas› amac›yla da 3DStudioMAX yaz›l›m›ndan yararlan›lm›şt›r. POWERPOINT ortam›nda haz›rlanan elektronik
atlas, prototip niteliğinde olup, CD-ROM ortam›ndaki ürün GLPRO yaz›l›m› ile haz›rlanm›şt›r. MAPINFO yaz›l›m›nda haz›rlanan tematik haritalar›n başka ortamlara aktar›lmas› s›ras›nda gerekebilecek kartografik estetik düzeltmeler için de bir grafik tasar›m
yaz›l›m› olarak COREL DRAW yaz›l›m›ndan yararlan›lm›şt›r. Çal›şmada kullan›lan
yaz›l›mlar hakk›nda özet bilgi Tablo 1'de verilmiştir [Uluğtekin vd. 2000]. Tabloda ya-
109
z›l›mlar›n çal›şmadaki fonksiyonlar›, sürümleri, vb. bilgiler de yer almaktad›r.
3.2 Mekansal Geometrik Altl›k Verilerin Kazan›lmas›
Oluşturulmas› amaçlanan elektronik atlas›n geometrik iskeletini oluşturan mekansal
verilerin öncelikle iller baz›nda (daha sonra ilçeler) baz›nda toplanmas›n›n uygun olduğu düşünülerek bu amaçla 1:1 000 000 ölçeği seçilmiştir. Ülkemizde bu amaçla kullan›labilecek tek veri kaynağ› Harita Genel Komutanl›ğ› (HGK) taraf›ndan üretilen 1:1
000 000 ölçekli Türkiye Mülki İdare Bölümleri Haritas›d›r. Düzenli aral›klarla güncelleştirilerek bask›s› yap›lan harita, idari s›n›rlar yan›nda karayolu ve demiryolu ağ› gibi
yapay objeler yan›nda göller ve nehirler gibi doğal objeleri de kapsamaktad›r. Mekansal geometrik altl›k veriler bu haritadan say›sallaşt›rma yap›larak kazan›lm›şt›r. Bu işlem say›sallaşt›r›c› tablet kullan›larak AutoCAD ortam›nda gerçekleştirilmiştir.
Atlasta kullan›lacak haritalarda, kullan›c›lar›n coğrafi mekan› daha kolay kavramas›na yard›mc› olmak üzere idari s›n›rlar›n yan›nda 1:1 000 000 ölçeğinde gösterilmesi
anlaml› olan göller, barajlar ve nehirler de say›sallaşt›r›lm›şt›r. İdari s›n›rlar yan›nda
idari bölgelerin merkezleri olan tüm il ve ilçe merkezleri noktasal objeler olarak say›sallaşt›r›lm›şt›r. Say›sallaşt›rma sonucu 25 değişik tabakada yer alan kartografik objeler elde edilmiştir [Uluğtekin vd. 2000].
Altl›k olarak kullan›lan Türkiye Siyasi Haritas› Lambert konform konik projeksiyonunda iki standart paralel daire kullan›larak üretilmiştir. Standart paraleller s›ras›yla
36∞ 40’, 39∞ 20’ kuzey, dilim orta meridyeni ise 33∞ doğudur. Başka kaynaklardan
eklenecek veriler olmas› durumunda kolayl›k sağlayacağ› düşüncesiyle veriler UTM
projeksiyonuna dönüştürülmüştür. Bu dönüşümün bir diğer nedeni de UTM sisteminin
uluslararas› bir standart olmas› ve bir çok CBS yaz›l›m›nda kolayca tan›mlanabilmesidir. Ancak Türkiye UTM sisteminde dört farkl› dilime girmektedir. Üretilecek atlasta
tüm ülkenin gösterileceği, genel olarak 1: 8 000 000 ölçekli haritalar kullan›lacağ›ndan
kesikli bir gösterime neden olmamak için tüm veriler 36 no’lu dilime (l0=33∞) dönüştürülmüştür. Bu şekilde elde edilen haritalar›n kullan›lan ölçekte kabul edilebilir deformasyon s›n›rlar› içerisinde olduğu da gözlenmiştir. Ekran haritalar›nda ölçek, kullan›lan ekrana, ekran boyutlar›na ve hatta kullan›lan renk seçeneklerine (256, 16 Milyon
renk) bağl› olduğundan analog haritalardaki ölçek gibi kesin bir değer olarak düşünülmemelidir. Ölçeği belirleyen en önemli etken kullan›lan ekran›n piksel boyutudur. Bir
piksel standart ekranlarda 0.28 mm olup kaliteli ekranlarda 0.21 mm ye kadar düşmektedir. Bunun sonucu olarak çal›şmaya esas al›nan 800x600 piksellik ekran boyutunun
fiziksel büyüklüğü kullan›lan ekrana göre değişmektedir.
Noktasal ve çizgisel verilerin kazan›lmas›ndan sonra sözel verilerle ilişkilendirilecek olan idari bölgeler (iller) poligon topolojisi yoluyla elde edilmiştir. Poligon topolojisi kurulmadan önce verilere olas› say›sallaşt›rma hatalar›na karş› çizgi temizleme işlemleri uygulanm›şt›r. Topoloji ve temizleme işlemlerinde AutoCAD MAP yaz›l›m›ndan yararlan›lm›şt›r.
110
İller kapal› bölgeler olarak oluşturulduktan sonra sözel verilerle ilişkilendirmeyi
sağlamak üzere il plakalar›n› ve adlar›n› kapsayan bir tablo ile ilişkilendirilmiştir. Burada il trafik plakalar› daha sonra MAPINFO ortam›nda başka sözel verilerle yap›lan
ilişkilendirmelerde kullan›lmak üzere anahtar alan tan›m› olarak düşünülmüştür. Bu şekilde haz›rlanan konumsal veriler MIF (MapInfo Interchange Format) dönüşüm format› kullan›larak MAPINFO ortam›na aktar›lm›şt›r. MAPINFO AutoCAD aras›nda veri
değişimi DXF format› kullan›larak da gerçekleştirilebilir.
3.3 Mekansal Sözel Verilerin Kazan›lmas›
Uygulama kapsam›nda kullan›lan verilerin ana kaynağ› Devlet İstatistik Enstitüsü
(DİE) taraf›ndan her y›l yay›nlanan y›ll›k ve kurumun son zamanlarda kullan›ma açt›ğ›
web sayfas›d›r [www.die.gov.tr]. DİE sayfas›ndan verilen linklerle Devlet Planlama
Teşkilat› (DPT) [www.dpt.gov.tr] ve Merkez Bankas› (MB) sayfalar›na da ulaşarak sözel veri kazanmak mümkündür. DİE taraf›ndan web sayfas›nda yay›nlanan veriler il ve
ilçe baz›nda olup konumsal karakterdedir. DİE y›ll›ğ›nda ise genelde il baz›nda veriler
yay›nlanmaktad›r. Web sayfas›n›n y›ll›ğa göre üstünlüğü daha kapsaml› olmas› yan›nda, buradan al›nan verilerin bir kaç istisna d›ş›nda say›sal olmas› ve yeniden yaz›lmas›n›n gerekmemesidir. Sayfada yay›nlanan az say›da resim format›ndaki verinin ise yeniden yaz›lmas› gerekmiştir.
DİE taraf›ndan yay›nlanan veriler illerin trafik plaka kodlar›na göre s›ral› olduğundan yukar›da yap›s› aç›klanan mekansal verilerle ilişkilendirmede önemli kolayl›k sağlamaktad›rlar. İlçelere ilişkin verilerde de yine DİE taraf›ndan her il içinde belli bir s›rada verilmektedir. Bu s›ralamaya göre ilçeler için de trafik kodlar›ndan numaralar türetilmiştir. Bu veri anahtar alan olarak il trafik plaka bilgisi gibi kullan›lacakt›r. Tamsay› olarak haz›rlanan bu veriler her idari birim için tek olan ve ilgili idari birimi tan›mlayan tan›t›c› kod numaralar› olarak düşünülebilir.
K›smen DİE y›ll›ğ›ndan k›smen de DİE web sayfas›ndan kazan›lan veriler yukar›da
aç›klanan yap›da EXCEL yaz›l›m›nda tablolar halinde düzenlenmiştir. Bu şekilde haz›rlanan ve ilişkisel veri taban› yaklaş›m›n›n temelini oluşturan tablolar daha sonra MAPINFO yaz›l›m›na aktar›lm›şt›r. MAPINFO, EXCEL dosyalar›ndan direkt olarak veri
okuyabilmesi nedeniyle herhangi bir ara veri format› kullan›lmam›şt›r.
Yukar›da da değinildiği gibi h›zla değişen idari bölünüş mekansal altl›k veriler gibi sözel verilerin de güncelliğini h›zla kaybetmesine neden olmaktad›r. Sözel verilerin
güncelleştirilmesi konumsal altl›k verilerin güncelleştirilmesinden daha da güçtür. Yap›lan bir idari s›n›r değişikliğinde geçmişte yap›lan say›mlara geri dönerek yeni idari
bölünüşe göre nüfus, göç vb. verilerin yeniden düzenlenmesi gerekmektedir. Bu düzenleme sağl›kl› karş›laşt›rmalar yapabilmek için en az iki say›m geriye gidilerek yap›lmal›d›r. Bu tür düzenlemelerin ise oldukça zaman al›c› ve zahmetli olduğu bir gerçektir.
111
4. ATLAS ÜRETİMİ: STRATEJİ
Elektronik Atlas üretimi alan›nda tek bir yaz›l›m ya da yaz›l›m paketi kullanmak
mümkün olmamaktad›r. Bu nedenle bu proje kapsam›nda değişik fonksiyonlar› olan yaz›l›mlardan yararlan›lm›şt›r. Uygulanan yaklaş›mda kullan›lan yaz›l›mlar ve fonksiyonlar› Şekil 1'de görülmektedir. Farkl› yaz›l›mlar›n kullan›lmas›, atlas üretiminde bilgi işlem zaman›n›n artmas›na neden olmaktad›r. Bu sorunun yan›nda farkl› yaz›l›m ortamlar› aras›nda veri değişimi de zaman zaman sorunlu olmaktad›r. Atlas üretimi konusunda çal›şan bir çok uzman bu sorunu dile getirmektedir. Bu sorunu aşman›n bir yolu da
projeye özgü yaz›l›m geliştirmektir [Smith 1999]. Ancak bu da çok amaçl› kullan›labilir bir çözüm değildir.
Türkiye için haz›rlanacak bir İstatistiksel Atlas, DİE y›ll›ğ›nda verilen ana konular›
kapsayacakt›r. DİE y›ll›ğ›nda işlenen konular›n ana başl›klar› aşağ›daki gibidir: İklim,
Çevre, Nüfus, Hayati İstatistikler, Sağl›k, Eğitim ve Kültür, Adalet, Seçimler, Sosyal
Güvenlik, Çal›şma, Gelir ve Tüketim, Tar›m, Madencilik, Enerji, İmalat Sanayii, Bina
İnşaat›, Ulaşt›rma ve Haberleşme, Turizm, İç Ticaret, D›ş Ticaret, Fiyat ve İndeksler,
Para, Banka ve Sigorta, Maliye, Milli Hesaplar, Araşt›rma ve Geliştirme, Sat›n alma
Gücü Paritesi, Uluslararas› İstatistikler.
DİE y›ll›ğ›nda yap›lan incelemede, yukar›daki tüm konularda mekansal karakterli
verilerin verilmediği belirlenmiştir. Birçok konudaki veriler tüm ülkeye ait olup, il ya
da ilçe s›n›rlar› baz›nda tematik haritalar yapmak için uygun değildir. Bir başka sorun
ise verilerin zamansal olarak eskimiş olmalar› ve güncel idari bölünüşe uymamas›d›r.
Yap›lan incelemeler sonucu DİE web sayfas›nda yay›nlanan veriler de göz önüne al›narak atlasta işlenecek ana konular aşağ›daki gibi seçilmiştir: Genel, Nüfus, Hayati İstatistikler, Ekonomi, Ulaş›m, Sağl›k, Eğitim, Çevre.
Bu çal›şmada kullan›lan alt başl›klar daha sonraki çal›şmalarda genişletilebilir. CD
ortam›nda haz›rlanan atlas içeriğin son durumu aşağ›daki gibidir:
• Dünyada Türkiye
• Uzaydan Türkiye
• Türkiye’de idari bölümler
• Türkiye’de nüfusbilim: Nüfus art›ş›, nüfus yoğunluğu vb.
• Türkiye hayati istatistikler: göç, evlenme ve boşanmalar vb.
• Türkiye ekonomisi: Gayri safi milli gelir dağ›l›m› vb.
• Türkiye’de ulaş›m, Türkiye’de sağl›k
• Türkiye’de eğitim, Türkiye’de çevre.
Kullan›c›lar›n kolayca karş›laşt›rma yapabilmeleri amac›yla her konuda ayn› ölçekte, ayn› genelleştirme düzeyinde altl›k haritalar kullan›lm›şt›r. Burada üretilen haritalar
ekran haritalar›d›r. 800x600 piksel yoğunluklu bir ekrana göre tasarlanan haritalar yak-
112
laş›k 1: 8 000 000 ölçeğindedir. Bu kapsamda üretilen haritalar her tür yaz›l›m ve donan›mda kullan›labilecek resim dosyalar› olarak haz›rlanm›ş olup, hem CD hem de internet ortam›nda bir atlas oluşturmak için kullan›labilir. Resim dosyas› format› olarak
vektör yap›da bir format olmas› nedeniyle WMF (Windows Meta File) format› seçilmiştir. WMF format›ndan kolayca istenen büyüklükte raster resim format›nda (BMP,
JPG gibi) dosyalar elde edilebilir.
Atlasta kullan›lan animasyon haritalar› 3D Studio MAX yaz›l›m› ile haz›rlanm›şt›r.
Animasyon haritalar›nda kullan›lan altl›k konumsal veriler AutoCAD ortam›ndan aktar›lm›şt›r. Her iki yaz›l›mda Autodesk taraf›ndan üretildiğinden iki yaz›l›m aras›nda bir
veri al›şverişi sorunu yaşanmam›şt›r. Haz›rlanan animasyonlar standart bir format olan
AVI format›na dönüştürülerek, POWERPOINT yaz›l›m›na aktar›lm›şt›r. AVI format›
WINDOWS 95/98/NT işletim sistemleri kaynaklar› taraf›ndan gösterildiği için internet
sayfalar› dahil WINDOWS tabanl› her ortamda kolayca kullan›labilir. AVI format›n›n
en önemli sak›ncas› diskte çok fazla yer kaplamas›d›r. Bu k›s›tlama nedeniyle atlasta
kullan›lan statik haritalar 800x600 piksel ekran boyutuna göre haz›rland›ğ› halde animasyonlu haritalar 320x240 piksel boyutunda haz›rlanm›şt›r. Animasyonlu haritalardaki boyut k›s›tlamas› içeriklerinin de statik haritalara göre daha k›s›tl› olmas›n› gerektirmektedir.
Şekil 1:
Elektronik Atlas
Projesi üretiminde
izlenen strateji
[Uluğtekin vd.
2000, s:31]
113
GLpro, h›zl› ve esnek bir çoğul ortam yaz›l›m geliştirme dilidir. Uygulamalar›n en
az bellekte ve en h›zl› şekilde çal›şt›rabilmeleri olanakl›d›r. GLpro ile üretilen bir çoğul
ortam uygulamas› tek bir çal›şt›r›labilir dosyadan oluşmaktad›r. Bu sayede yaz›l›m›n
bilgisayara kurulmas› gibi bir gereklilik ortadan kalkmaktad›r ve işletim sisteminin
standart kütüphaneleri d›ş›nda hiç bir kütüphaneye ihtiyaç duymamas› en büyük avantajlar›ndan biridir. Şekil 1’de yeralan çoğul ortam sunumu için Glpro kullan›l›nca ek bir
yaz›l›m gereksinimi ortadan kalkm›şt›r.
5. SONUÇ VE ÖNERİLER
Toplumun yeryüzünün küçük veya büyük alanlar›na ilişkin coğrafi bilgileri görerek
öğrenmesinde "doğru" haritalar büyük önem taş›maktad›rlar. Bu nedenle harita bilgilerinin ve kartografik kalitenin kontrol edilmesi gerekir. Tüm eğitim materyalini onaylayan kurum olmas› nedeni ile Milli Eğitim Bakanl›ğ› ve ayr›ca Devlet İstatistik Enstitüsünün sorumluluğunda ve öncülüğünde bu kontrol sisteminin kurulmas›; "doğru" haritalar›n üretiminin ve kullan›m›n›n yayg›nlaşt›r›lmas› aç›s›ndan yararl› olacakt›r.
Gelişmekte olan ülkelerin istatistiksel haritalar›n›n yap›m› çabalar›ndaki en önemli
güçlük, büyük ölçekli temel haritalar›n›n eksikliğidir. S›n›rlar, atlama veya tekrar saymadan kaç›nmak için çok net belirlenmelidir. Göçebe nüfus, ulaş›labilirlik ve bir say›mdan diğerine s›n›r değişimi gibi bir çok coğrafi problem aş›lmal›d›r. Henüz tematik harita üretimine yat›r›m yapmam›ş ülkeler için, bir nüfus say›m›ndan elde edilen zengin
veri ile tematik haritalar›n yap›lmas› önerilir. Bu ise bir Ulusal İstatistiksel Atlas›n üretilmesi karar›n›n al›nmas› ve çeşitli disiplinlerdeki uzmanlar›n ortaklaşa çal›şmalar›yla
gerçekleştirilebilir.
Yap›lan pilot çal›şma s›ras›nda eksikliği görülmüş ve üzerinde araşt›rma yap›lmas›
gereken konular aşağ›da özetlenmiştir: Tasar›m: Bilginin karş›laşt›rmal› olarak sunulmas›nda en iyi araç olan haritalar›n bilgisayar ortam›ndaki tasar›mlar›na ilişkin kurallar›n geliştirilmesi gerekmektedir. Ayn› zamanda teknolojik gelişmelerin bu konuda nas›l kullan›lacağ›n›n araşt›r›lmas› da gerekmektedir. Animasyon: Animasyonlu haritalar›n daha yayg›n kullan›m› ile zamana bağl› olan veya olmayan konumsal değişimler daha anlaş›l›r olarak verilebilir. Bilgisayar ve multimedya yaz›l›mlar›n›n gelişmesi ile kartografyada animasyon kullan›m› h›zla yay›lmaktad›r. Bilginin haritalar arac›l›ğ› ile etkileşimli ve animasyonlu sunumlar›nda kullan›lan yaz›l›mlar›n geliştirilmesi gerekmektedir. Ulusal Atlas: Böylesi elektronik atlas örneklerini artt›rabilmek için tüm ülkeye
ait güncel topografik haritalara ve düzenli toplanan mekana ilişkin verilere ihtiyaç duyulmaktad›r. Farkl› disiplinlerden elde edilecek bu verilerin/bilgilerin organizasyonu
için o ülkenin öncelikle atlas üretmek üzere bir politikas›n›n olmas› gerekmektedir.
Devlet İstatistik Enstitüsü de bu disiplinlerle ortak çal›şmal› ve verilerin kullan›labilir
olmas› konusunda tedbirler almal›d›r.
114
Sonuç olarak bu çal›şma ile pilot çal›şma baz›nda elektronik atlas teknolojisinin Türkiye koşullar›nda uygulanabilirliğini göstermiştir. Bu bağlamda bu tür çal›şmalardaki
problemler ve bu amaçla kullan›labilecek bilgi kaynağ› potansiyeli de kapsaml› olarak
analiz edilmiştir. Elde edilen sonuçlar, bu teknolojinin uygulanmas›nda en önemli iki
sorunun, amaca uygun entegre yaz›l›mlar›n eksikliği ve veri toplamadaki s›k›nt›lar olduğunu göstermektedir. Amaca uygun yaz›l›m eksikliği konusu, henüz Dünyada da kesin bir çözüme kavuşmam›şt›r. Veri toplamada ve verilerin güncel tutulmas›nda Türkiye koşullar›nda ciddi s›k›nt›lar olduğu aç›kt›r. Güçlükle toplanan istatistiksel verilerin
idari s›n›r değişiklikleriyle heba olmas› alt› çizilecek bir konudur. Seksenli y›llar›n baş›ndan beri yap›lan s›n›r değişiklikleri genel olarak politik yaklaş›mlarla yap›lm›ş, rasyonel gerekçeleri çok tutarl› olmayan uygulamalard›r. Siyasi otoritenin bu tür kararlar
al›rken bu değişikliklerin neleri olumsuz yönde etkileyeceği konusunu daha geniş bir
yelpazede analiz etmesi gerekmektedir.
6. TEŞEKKÜR
Bu çal›şma İTÜ Araşt›rma Fonu taraf›ndan desteklenmiştir. Projeye İTÜ Çoğul Ortam Merkezi ve İTÜ Bilgi İşlem Merkezi de destek vermiştir. Bu projeye destek verenlere ve çal›şan meslektaşlar›m›za teşekkür ederiz.
7. KAYNAKLAR
DİE, "Türkiye İstatistik Y›ll›ğ› 1997", T.C. Başbakanl›k Devlet İstatistik Enstitüsü,
Ankara (1997).
Flynn, K.C., "Mapping the 2000 Census." ACSM Bulletin, No.177, s.29-33, (1999).
Smith, R.M., "The Business of Electronic Atlas Development." Note 42. CAGIS
26/3, s.214, (1999).
Uluğtekin, N., "Okul Atlaslar›na Genel bir Bak›ş." II. Harita ve Teknik Kurultay›,
s.759-764, Ankara (1989).
Uluğtekin, N.; Bildirici, Ö., "A New-Lowcost Approach to National Statiscal Electronic Atlas", Third Turkish-German Joint Geodetic Days, Towards A Digital Age,
Vol:2 s.579-588, İstanbul (1999a).
Uluğtekin, N.; Bildirici, Ö., "Electronic (Statiscal) Atlas in National Education
System:A Case Study", ICA-Cartography and Children Working Group and ICA-Commission on Gender and Cartography. Discovering Basic Concepts, Bask›da (Özet
Kitapç›ğ› s:25), Montreal (1999b).
Uluğtekin, N.; Uçar, D.; Bildirici, İ.Ö.; İpbüker, C.; Özerman, U.; Gökçen, Ö.F.,
"Elektronik Atlas Teknikleri ile Eğitim Amaçl› Türkiye İstatistiksel Atlas›n›n Haz›rlanmas›: Pilot Çal›şma", İTÜ Araşt›rma Fonu, Proje No: 1185, İstanbul (2000).
115
EKRANDA RENK TASARIMI VE
BASKI SONRASI DEĞİŞİMLERİ
İ.Bülent GÜNDOĞDU
Alparslan YILMAZ
ÖZET:
Kartografik üretimde, renklerin belirlenmesi önemli bir aşamad›r. Art›k bilgisayar
destekli bas›m çal›şmalar›nda renkler, belli bir standart içerisinde, ekranda tasarlanmaktad›r. Bas›m şekillerine göre, ekranda belirlenmiş renkler ile ayn› renklerin kağ›da aktar›lm›ş hali farkl› olmaktad›r. Bu çal›şmada bu değişimleri etkileyen faktörler say›sal
olarak incelenerek ekranda onaylanan tasar›m›n bask› sonras› değişimlerine karş›n önlemler sunulmuştur. Bir başka değişle ekran-bask› aras› değişim kurallar› (şekilleri) bir
standarda oturtulmaya çal›ş›lm›ş, bask›dan önce tasarlanan›n bas›m sonras› nas›l bir değişime uğrad›ğ› say›sal ifadelerle tespit edilmeye çal›ş›lm›şt›r.
GİRİŞ
Ekranda harita tasar›m› için yap›lacak çal›şmalarda, bas›m öncesi tasar›m büyük
önem taş›r. Sonuç ürünün elde edilmesine kadar geçen sürede yap›lan deneme bas›mlar› gibi maliyeti art›r›c› faktörler klasik tasar›m›n dezavantajlar›n› oluşturur. Bu durumda tasar›m›n, yorumun ve değişikliklerin ekranda yap›lmas› daha kolay ve anlaml› olduğu görülecektir. Diğer taraftan klasik çal›şmalarda harcan›lan zaman, maliyet, hassasiyet ve emek bilgisayar destekli tasar›m› vazgeçilmez k›lmaktad›r.
Ekranda renk; K›rm›z›, Yeşil, Mavi renklerden oluşan ve eklemeli renkler olarak adland›r›lan üç ana rengin birleşiminden meydana gelir. Ekrandaki her bir piksel için renk,
bu üç renge ait elektronik tabancalar›n pikseli etkileme gücü ile oluşur. Bask›da renk
ise Sar›, Magenta (bir tür k›rm›z›) ve Cyan (bir tür mavi) dan oluşan ve ç›karmal› renkler olarak adland›r›lan ve zaman zaman siyah›n da içine girdiği bir renk kombinasyonu
ile elde edilir. Bütün bunlar göz önünde tutularak bir uygulama gerçekleştirilmiştir.
1. UYGULAMA: Öncelikle tablolar›n sol k›s›mlar›nda bulunan renklere ait 15*15
mm lik renk model tablolar› (Model a ve b) oluşturulmuştur .Bilgisayarda renk bilgileri R,G,B (K›rm›z›, Yeşil, Mavi) ile ifade edilen ve her pikseli 0-255 aras›nda (0 ve 255
dahil) değerler alarak etkileyen ›ş›k sinyallerinin miktar› ile ifade edilir. Ayn› değerler
bilgisayar renk paletinde bir renk tayf› şeklinde s›ralanm›ş 0 ile
(256*256*256=16777216 ) aras› yani 0-16 milyon renk değerleriyle de ifade edilebilir.
Buna göre Şekil 1 de R,G,B değerlerinin herhangi ikisi s›f›r olmak üzere diğerinin 10
ar birimlik art›ml› görüntüleri ekranda oluşturulmuştur. Bu işlem renk paletini gören her
programda gerçekleştirilebilir. Model a’n›n son s›ras›nda R,G,B nin eşit değerler ald›ğ› gri ve tonlar› incelenmek üzere haz›rlanm›şt›r. Model b’de ise k›s›tl› tesadüfi değer-
116
ler al›nm›şt›r. Yani tesadüfi görünen bu değerler R,G,B nin birinin s›f›r, yar› değeri üstü-alt› veya herhangi iki çiftinin yar› değeri üstü-alt› değer alacak şekilde ayarlanm›şt›r.
Haz›rlanan bu iki şekil ayn› özellikli kağ›da bas›larak piyasada bulunan farkl›, yaklaş›k
20 yaz›c›da bas›lm›şt›r. Yaz›c›lardaki bas›m s›ras› mürekkep miktar›, bask› kalite seçeneği ve kağ›tlar ayn› özellikte seçilmesi önemlidir.
Sonraki aşamada tek bir taray›c›da, ayn› çözünürlükte (150dpi) taranan tüm ç›kt›lar
ayr› ayr› değerlendirilmiştir. Bu değerlendirme, bu aşamaya kadar yap›lan işlemin tersi
uygulamas›d›r. Tüm taranm›ş görüntüler Delphi 5 programlama dilinde bu çal›şma için
geliştirilen bir programla R,G,B ve 16 milyon üzerinden renkleri tespit edilmiştir. Bu
işlem bask›daki, çok küçük de olsa kağ›t, bask› ve tarama hatalar›n›n elimine edilmesi
için, her bir karesel görüntü piksel piksel değerleri okunup ortalamas› al›narak gerçekleştirilmiştir. Bunlara ilişkin veriler Tablo1 de verilmiştir. Burada ortalama n ifadesi
tüm piksel değerlerinin 16 milyon renk üzerinden ald›klar› rengin piksel say›s›na bölünerek elde edilen ortalamas›n›, R,G,B ifadeleri, karesel şeklin tamam›n›n ortalamas›
al›nm›ş R,G,B değerlerini R,G,B ye göre renk ifadesi de ortalama R,G,B değerinin 16
milyon renkteki karş›l›ğ›n› ifade eder. Burada 16 milyon renkleri de R,G,B ile ayn› karakteristikte art›p azald›klar› için sadece bilgi olarak verilmiş olup ayr›ca değerlendirilmeyecektir. Tablo 2 de ise tüm ç›kt›lar için yap›lm›ş çal›şmalardan sadece bir tanesinin bir k›sm› örnek olarak verilmiştir.
Tablo 1. Renklerin 10’ar art›ml› değerleri (Tüm değerler).
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
Renkler Ortalama
574723
656921
695154
728186
871644
1157610
1384592
1899135
1853512
2044804
2178451
2147082
2280748
2366982
2501119
2755435
3023028
3403699
3294383
3360850
3253222
3296134
3350691
3305855
3327828
3422112
Red
Green Blue
RGB’ye Göre
Renk
No Renkler
Ortalama
Red
Green
Blue
RGB’ye Göre
Renk
59
66
71
75
84
101
116
128
138
150
159
166
174
180
185
192
197
207
208
217
222
229
230
229
227
228
56
57
58
59
61
65
68
71
74
77
79
79
82
83
85
87
91
96
93
95
94
95
96
95
93
96
3749947
3815746
3881543
3947339
4078932
4342117
4605044
4802432
5065354
5262742
5394335
5328806
5460654
5526452
5658041
5920704
6183877
6578383
6512080
6578137
6446814
6512613
6512873
6512613
6512099
6578404
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
875144
1442477
1868006
2530555
3066395
333687
3679620
3949197
4156325
4670187
5071014
5218927
5377863
5013760
5566528
5668929
6060057
6195291
6586570
7217288
7096737
3703307
7133504
7187430
7232210
7293945
61
66
66
69
70
72
73
75
75
78
81
80
81
79
80
80
81
83
84
87
84
83
82
81
82
83
60
64
65
67
69
70
71
71
72
74
76
75
76
75
76
77
79
80
82
86
84
84
84
85
85
86
62
70
77
87
95
100
105
109
112
120
126
128
130
125
133
135
141
143
149
158
157
157
157
158
159
160
4078653
4603970
5062978
5718853
6243654
6571592
6899529
7161675
7358539
7883342
8277073
8407888
8539217
8211279
8735824
8867152
9260881
9392211
9785940
10376791
10310740
10310739
10310738
10376529
10442066
10507859
57
58
59
60
62
66
70
73
77
80
82
81
83
84
86
90
94
100
99
100
98
99
99
99
99
100
117
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
Renkler Ortalama
642485
892150
860665
892464
1067599
1257747
1445409
1589624
1743457
2019822
2229642
2279834
2572713
2652704
2762614
2889424
3222688
3220381
3198244
3278081
3160245
3299646
3308949
3171450
No Renkler
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
Red
Green Blue
RGB’ye Göre
Renk
No Renkler
Ortalama
Red
Green
Blue
RGB’ye Göre
Renk
61
62
62
63
66
70
73
76
79
84
84
85
87
88
87
89
94
90
90
90
89
90
90
89
60
65
67
71
79
87
96
104
111
120
120
130
142
145
147
150
157
156
156
158
156
158
159
156
3816509
4079234
4080446
4081471
4280130
4413254
4612169
4755292
4943695
5208148
5406292
5472853
5738071
5869912
5935959
6067801
6397278
6397018
6397018
6463066
6331481
6463066
6528858
6331481
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
5999592
4838106
12503896
2530626
3451877
4526537
4780529
5795129
9414199
11497247
12079417
13377619
216
253
90
87
101
117
121
134
190
223
233
252
83
253
162
83
95
107
111
127
183
218
229
252
140
121
239
87
101
117
121
137
192
223
232
252
9196504
7994877
15704666
5722967
6643557
7695221
7958393
9011078
12629950
14670559
15263209
16579836
58
62
62
62
65
67
70
72
75
79
82
83
87
89
90
92
97
97
97
98
96
98
99
96
Tablo 2 Tesadüfi seçilen renklerle oluşturulmuş renklere ait değerlerin baz›lar›
Ortalama
Red
Green
Blue
RGB’yeGöre Renk
5018682
134
71
125
8210310
6293616
133
192
144
9486469
9132717
208
149
187
12293584
768252
70
72
60
3950662
4013592
75
72
110
7227467
2552080
144
161
87
5742992
9347497
133
161
191
12558725
5137618
202
197
126
8308170
3685279
235
230
104
6874859
1329720
115
97
69
4546931
1891195
135
137
77
5081479
3473233
89
117
101
6649177
6260817
231
158
144
9477863
7276924
70
127
159
10452806
7179842
92
162
158
10396252
Herhangi iki renk s›f›r iken 10br. art›ml› değerlerin karş›l›ğ› grafik olarak Şekil 1
de verilmiştir. Ayn› şekilde her 3 değerinde eşit al›nd›ğ› gri renk dağ›l›m›nda, ekran ve
bask› aras› değişim de Şekil 2 de verilmiştir. Ad› geçen tüm grafikler haz›rlanan ekran
renkleri ile bask› sonras› okunan renklerin değişimine ait grafiklerdir ve örnek görüntüler hep ayn› büyüklükte (piksel adedinde) seçilmiştir (15mm*15mm). Yaz›c›lar HP, Epson, Canon gibi farkl› markalarda ve farkl› modellerde seçilmiştir. Farkl› yaz›c›larda ±
5 değerinden fazla sapmad›ğ›ndan yorumlamalar örnek tablo üzerinden yap›lacakt›r.
Çünkü burada önemli olan farkl› yaz›c›lardaki değişim değil, farkl› renklerin değişim
karakteristiklerinin incelenmesidir.
118
Şekil 1. (a) K›rm›z› değişimi
(b) Mavi değişimi
(c) Yeşil değişimi
Şekil 2. Gri değer değişimi
2.1. Renklerin Tek baş›na Hareketi
KIRMIZI:
- Ekrandaki min değere karş›l›k bask›da 59 değerini almaktad›r.
- Lineer art›m miktar› devam ederken k›rm›z›n›n net olarak belirginleştiği 50 ekran
değerinden sonra s›çrama yap›p (+25) ,10’ar birimlik lineer art›ş›na devam etmektedir.
- Ekrandaki 140 değerinden sonra art›ş miktar› düşerek 5 birimlik art›ş devam etmektedir.
- Ekrandaki 230 değerine karş›l›k bask›da da ayn› değer alarak doğrusal hale gelmektedir.Yani değer ayn› kalmaktad›r.
119
Diğer İki Rengin Davran›ş›:
- Mavi ve yeşil daima ekrandaki 0 değerine karş›l›k 56,57’den başlayan değerler alarak; k›rm›z›n›n 180 (ekran) değerine karş›l›k max. 96,100 değerine lineer art›şla ulaş›p,
daha sonra sabit kalmaktad›r.
MAVİ:
- Ekrandaki min. değere karş›l›k bask›da 62 değerini almaktad›r.
- Başlang›çtaki art›ş miktar› fazla olup (+10) ekrandaki 50 değerinden sonra +5 birimlik miktar ile artmaktad›r.
- Ekrandaki 200 değerinden sonra (Maximuma ulaşt›ktan sonra) doğrusal hale gelmekte, max (255) için 160 değerine ulaşmaktad›r.
Diğer İki Rengin Davran›ş›:
- K›rm›z› ve yeşil daima (0 iken) bask›da 61 ve62 değerlerinden başlay›p lineer olarak artmaktad›r.
- Yeşil başlang›çta k›rm›z›n›n alt›nda değerler al›rken mavinin 210 (ekran) değerine
karş›l›k eşitlenip k›rm›z›n›n üstünde değer almaya başlamaktad›r ve k›rm›z› azalmaktad›r.
YEŞİL:
- Ekrandaki min (0) değerine karş›l›k 60’dan başlayarak 50 (ekran) değerinden sonra 10 birimlik art›şla büyümektedir. Ekrandaki 140 değerinden sonra art›ş miktar› azalmaktad›r.
- Ekrandaki 200 değerinden sonra doğrusal hale gelmektedir ve max (255) değere
karş›l›k 159 değere ulaşabilmektedir.
Diğer İki Rengin Davran›ş›:
- K›rm›z› ve mavi min (0)’a karş›l›k 61 ve 58’den başlayan değerler almaktad›r.
- Mavi başlang›çta k›rm›z›n›n alt›nda değerler al›p lineer artarken yeşilin 150 değerinde eşitlenip k›rm›z›n›n üstünde değerler alarak artmaya devam etmektedir.
- Yeşilin 190 (ekran) değerinden sonra k›rm›z› max (94)’e ulaş›rken, mavi yeşilin
250 (ekran) değerinde 99’a kadar ç›kmaktad›r.
2.2.Üç Rengin Karş›laşt›r›lmas›
- Bütün renkler Ekrandaki min değerine karş›l›k en az 60 civar›nda bask› rengine
ulaşmaktad›r.
- Diğer iki renk (G,B) max değere karş›l›k 160 civar›na ç›kabildiği halde k›rm›z› 230
civar›nda değer almaktad›r.
120
- Ekrandaki 100 değerine kadar mavi yeşilde daha h›zl› bir art›ş göstermekte daha
sonra yeşil daha h›zl› artmaktad›r ve her ikisi 200 ekran değerinden sonra sabit kalmaktad›r.
- K›rm›z› ilk başta yeşil ile mavi aras›nda iken daha sonra 60 civar›nda ikisinin de
üstüne ç›kmaktad›r.
- K›rm›z› yeşilin artan değerlerinde (190), max 94’e ulaş›p daha sonra sabit kalmaktad›r.
- K›rm›z› mavinin artan değerlerinde (200), max 87’e ulaş›p daha sonra düşme eğilimindedir.
2.3. İkili Renklerin Karş›laşt›r›lmas›
KIRMIZI - MAVİ:(Yeşil=0)
Mavi ağ›rl›kl›:
- K›rm›z›n›n ekranda belirginleşinceye kadar min. tablo değerinin üstünde değer
al›yor .(+20 sapma). 60 ekran değerinden sonra +25 birimlik sapmayla ekran değerini
almaktad›r. Mavinin 160 (ekran) değerinden sonra –10 birimlik sapmalar göstermektedir.
- Bu arada mavi 100(ekran) değerine kadar k›rm›z›yla birleşerek bask›da ekran karş›l›ğ›na yak›n değerler almaktad›r.100’den sonra –10 birimlik sapmalar göstererek k›rm›z›n›n artan değerlerine karş›l›k ,tablo değerine uygun değerler almaktad›r. Mavinin
255 değerine karş›l›k k›rm›z›n›n etkisi nedeniyle tablo değerinden –35’lik sapmaya uğramaktad›r.
K›rm›z› ağ›rl›kl›:
- K›rm›z› renk maviyi alg›lay›ncaya kadar tek renk gibi davranmaktad›r. Mavi belirginleştikten sonra mavinin art›ş›na paralel olarak –10 birimlik sapmayla 230 (ekran)
seviyesine kadar azalmaya devam etmekte 230 noktas›nda tablo değerinden –30 birimlik sapmaya uğramaktad›r. Mavinin yüksek değerlerinde k›rm›z› max 200 bask› değerini alabilmektedir.
- Mavide de azalma gözlenmekte ; bu mavinin 160 (ekran) değerinden sonra artarak
devem etmektedir.(Tablo değerinden max –30 sapma)
- Her ikisinin 255 (ekran) değerinde sapma k›rm›z› –12 , mavi –20 birimlik sapmaya uğramaktad›r.
- Yeşil renk mavi ve k›rm›z›n›n artan değerlerine karş›l›k 60 ila 75 aras›nda bask›
değerleri almaktad›r. Her ikisinin max (255) olmas› durumunda 83 bask› değerini almaktad›r.
121
KIRMIZ I- YEŞİL: (Mavi=0)
K›rm›z› ağ›rl›kl›:
- K›rm›z› ekranda belirginleşmeye başlad›ğ›ndan itibaren k›rm›z› –5 birimlik sapmaya uğruyor. 80 (ekran) değerinde –15 birimlik sapmaya ve daha sonra –10 civar›nda sapma yap›yor. Ekrandaki 230 değerine karş›l›k almas› gereken değeri al›yor 230
(ekran)’un üstünde yeşilin de 200 üzeri değerlerine karş›l›k art›şa devem ederek 250
bask› değerine ulaşabiliyor.
- Yeşil, -5 birimlik sapmalarla başl›yor . K›rm›z›n›n 190 ve yeşilin 150 üzerindeki
değerlerinde (+) sapmalar başl›yor ve her iki renk de ekran değerine ±10 birimlik sapmalarla yaklaş›yor.
- K›rm›z›n›n yeşille birleşmesi durumunda, yeşilin 170’in üstündeki ekran değerlerine karş›l›k bask›da o renklerin karş›l›ğ› elde edilebilmektedir.
Yeşil ağ›rl›kl›:
- K›rm›z› –5’den –25’lere varan sapmalarla tablo değerlerini al›yor. Yeşilin 170
üzerindeki değerlerinde ±10 birimlik sapmayla ekran değerine yak›n değerler al›yor.
- Yeşil de 90 seviyesine kadar –5 sapmayla gelip, 90’dan sonra +5 birim sapmayla
170 civar›nda ekran değerine yak›n değerler almaya başl›yor.
- K›rm›z› ve yeşilin birbirine yak›n veya k›rm›z›n›n 10 birim az olduğu ekran değerlerinde bask›da k›rm›z› daha etkili olmaktad›r.
- K›rm›z› ve yeşilin max (255) değerine karş›l›k ekran değerlerine ulaşmakta, bu arada mavi normal dağ›l›ma göre +20 birimlik bir yükselmeyle 120 değerine ulaşmaktad›r.
- Mavi, k›rm›z› ve yeşilin tek baş›na girdiği bask› renklerinde gösterdiği dağ›l›ma
±5 birimlik sapmayla yaklaş›k değerler almaktad›r.
MAVİ –YEŞİL:(K›rm›z›=0)
- Yeşil tablo değerinden –5 birimlik bir sapmayla başlayarak,90 ekran değerine
kadar artan sapmalarla bask› değerleri artmaktad›r (180 civar›nda max sapma -20’ye
ulaşmaktad›r).
- Mavinin –20’den başlayan sapmas› azalarak -15’e düşmektedir. 170 ekran
değerinin üstünde sapma miktar› +15’e dönüşmekte ve yeşilin etkisiyle tek baş›na ulaşamad›ğ› bask› değerine ulaşmaktad›r.
- Mavi ve yeşilin ayn› ağ›rl›kta veya mavinin daha düşük olduğu değerlerde (90 ila
120 aras›nda) ekran değerine + 10 birim yaklaş›kl›kla değer almaktad›rlar ve mavi daha etkili olmaktad›r.
122
- Mavi ve yeşilin max (255) ekran değerlerine karş›l›k bask›da yeşil max (162) olurken mavi 239 değerine ulaşm›şt›r. Bu noktada k›rm›z›, yeşil ve mavinin normal dağ›l›m›nda olduğu gibi max 90 değerini almaktad›r. Ara noktalarda 60’dan başlay›p diğer
renklerin art›ş miktar›na paralel olarak değerler almaktad›r.
- Mavinin bask›daki normal dağ›l›ma göre daha yüksek değerler almas›n›n sebebi
yeşil rengin dahil olmas›d›r. Bask›da yeşil mavinin etkinliğini artt›r›rken kendi etkinliği önce pozitif ivmeyle sonra negatif ivmeyle azalmaktad›r.
2.4. Üçlü Renklerin Karş›laşt›r›lmas›
- Grinin değişik tonlar›nda yani; bütün renklerin ekran değerlerinin eşit olduğu durumlarda
Bask›da gerçek değerlerine çok yak›n değerler almaktad›r(±10 sapma). Bu sapmalar
kağ›t kalitesine ve yaz›n›n kartuş durumuna bağl› değişimler göstermektedir.
- Üç rengin kar›ş›m›ndan oluşan şekillerde ekrandaki renklerin bask›daki karş›l›klar›n› hesaplayabilmek için hangi rengin ağ›rl›kl› olduğu tespit edilmelidir. Üçlü kombinasyonlarda :
a) Bir rengin bask›da belirgin hale gelebilmesi için ekran değerinin 85 s›n›r›n›n üstünde olmas› gerekmektedir. Bu değerin alt›nda kalan renkler kombinasyondaki ağ›rl›kl› rengin tekli normal dağ›l›m›ndaki duruma uygun davranmaktad›r.
b) K›rm›z› diğer iki renge göre bask›n olmakla beraber ekran değerine en yak›n değerin bask›da elde edilebilmesi için yeşil rengin var olmas› gerekmektedir.
c) Yeşil renk maviyle ayn› veya maviden 10 birim kadar küçük olduğu durumlarda
mavi ağ›rl›kl› olarak kendini hissettirmektedir. Diğer durumlarda da mavinin etkinliğini artt›racak şekilde besleyici bir konuma sahiptir.
d) K›rm›z› 85 ekran değerinin üstünde mavinin değerini azalt›c› ve her durumda yeşilin maviye karş› direncini artt›r›c› bir fonksiyon göstermektedir.
- Ekrandaki üçlü renk kombinasyonlar›n›n bask›daki karş›l›ğ› için üç rengin ağ›rl›kl› durumlar› ve diğer renklerin davran›ş› şu şekilde tespit edilmiştir.
A. KIRMIZI AĞIRLIKLI:
- K›rm›z› ve mavinin birbirine yak›n olduğu durumlarda k›rm›z› ekran değerini al›rken mavi –20 birimlik sapma göstermektedir . Yeşil 85 (ekran )’in üzerindeyse ekran
değerini almaktad›r 85 civar›ndaki ilk değerlerde bütün renkler +10 gibi sapmalar almaktad›r.
- İki rengin 85 s›n›r› üstünde üçüncünün alt›nda kalmas› durumunda k›rm›z›n›n tekli dağ›l›m›ndaki değere uygun davranmaktad›r.
123
- K›rm›z›n›n 170’in üzerindeki değerlerinde mavi üzerindeki sapt›rma etkisi artmaktad›r.
- Diğer iki renk 85 civar›nda olur ve k›rm›z› 170’in üzerinde olursa k›rm›z›n›n ekran değeri diğerleri taraf›ndan azalt›lmaktad›r. K›rm›z› max (255) değerinde ve diğer iki
renk buna göre düşük ise, hem mavi hem de yeşilin bask›daki değeri aşağ›ya çekilmektedir.
- Diğer iki renk 85 seviyesinin alt›nda ise k›rm›z› normal dağ›l›m›ndan –10 birimlik
sapmaya uğramaktad›r.
- K›rm›z›yla herhangi bir renk ayn› ekran değerine sahip olsa bile k›rm›z› bask›da
daha etkili olmaktad›r.
B. YEŞİL AĞIRLIKLI:
- Birbirine yak›n değerlerde mavi ve yeşil bask›da da paralel değerler almaktad›r.(
K›rm›z› değeri ne olursa olsun yeşilin maviye karş› etkinliğini pozitif yönde etkilemektedir).
- K›rm›z›n›n maviye göre her durumda ağ›rl›ğ› görülmektedir.
- K›rm›z› ve mavinin 85 s›n›r›n›n alt›nda kald›ğ› durumlarda yeşilin tekli normal dağ›l›m›na uygun bask› değerleri ortaya ç›kmaktad›r.
- K›rm›z›n›n 85 üzerindeki değerlerinde, maviyle yeşilin ekran değerleri k›rm›z› taraf›ndan aşağ›ya çekilmektedir.
- K›rm›z›n›n 85 üzerindeki değerler almas› durumunda; mavi ve yeşil 170-230 ars›ndaki ekran değerlerine karş›l›k 160 , max (255)’a karş›l›k da 200 değerini aşamamaktad›r.
C. MAVİ AĞIRLIKLI:
- Mavi bütün renklerin 85’in alt›nda olduğu durumlarda –20 birimlik sapma gösterir. K›rm›z› ve yeşil mavinin normal dağ›l›m›nda almas› gereken değerleri al›r.
- 85 ve üstünde ekran değerlerine yak›n olan bask› değerleri 100 civar›nda tam değere ulaşmaktad›r.
- Mavi ve k›rm›z› ayn› renk değerindeyken k›rm›z› ağ›rl›kl› ekran değerine yak›n değer al›rlar.
- K›rm›z› 85 üzerindeki değerlerinde mavinin büyük olmas›na rağmen onu etkilemektedir ve ekran değerinden aşağ›ya çekilmesine neden oluyor (-20 birim kadar)
- Diğer iki renk birbirine yak›n değerler al›yorsa (85-170 aral›ğ›nda) mavi ekran değerinden daha düşük olacak,max 190 ‘a ulaşabilecektir.
124
Not: Herhangi bir renk en fazla (255) değeri al›p da diğerleri bundan çok farkl›
(200’ün alt›nda) olursa max değeri alan renk diğer ikisinin almas› gereken rengin küçülmesine neden olmaktad›r. Bu etkileşim şu şekilde olmaktad›r ; mavi ve yeşil birbirlerini ayn› oranda k›rm›z›y› daha az, k›rm›z› ise her ikisini daha çok etkilemektedir.
Sonuç: Burada yap›lan araşt›rma ve değerlendirmelerin ›ş›ğ›nda ekranda verilmiş
tesadüfi değerlerin , yap›lan bask›s› sonucu tarat›l›p R,G,B değerlerinin okutulmas›yla
elde edilmiş örnek bir tablo sunulmaktad›r. Yap›lan bask› sonucunda oluşan değişim ve
sapma miktarlar›n›n belirli bir aral›kta tahmin edilebilmesi için bir ak›ş diyagram› da
haz›rlanm›şt›r. Ekranda tasarlanan bir rengin bask›da alacağ› renk art›k aşağ›daki ak›ş
diyagram› doğrultusunda ve yukar›daki ç›kar›lan sonuçlara göre yap›labilmektedir. İlgili ak›ş şemas› Şekil 3 de gösterilmiş olup bu sonuçlar ›ş›ğ›nda yap›lan bir denemeye
ait sonuç bilgiler de Tablo 3 de sunulmuştur. Bu değerler tamamen sonuçlara göre ç›kart›l›p önerilerin doğruluğunu kontrol etmek için yap›lm›şt›r.
S›ra
1
2
3
4
5
6
7
8
Tablo 3. Sonuçlara göre baz› ekran renklerinin bask›daki karş›l›klar›.
Ekran
Bask›
K›rm›z›
Yeşil
Mavi
K›rm›z›
Yeşil
Mavi
50
50
80
70
69
89
97
35
123
101
66
109
156
255
181
133
192
144
210
150
210
208
149
187
63
58
110
75
72
110
95
100
155
90
92
131
135
167
210
133
161
191
200
210
110
102
197
126
Şekil 3. Ak›ş Diyagram›
125
KAYNAKLAR:
GÜNDOĞDU, İ.B.,Say›sal Arazi Modellerine Dayal› Harita Üretiminde Renk, S.Ü.
Doktora Tezi, Konya, 1997
MATHER, P.M., Computer Processing of Remotely-Sensed Images. Biddle Ltd.
Chichester, New York, Brisbane, Toronto, Singapore, 1995
126
ATMOSFERİN SLR ÖLÇMELERİNE ETKİSİ
Dr. Gaye KIZILSU
Doç. Dr. Muhammed ŞAHİN
ÖZET
Bu bildiride, uyduya lazerle yap›lan uzakl›k ölçmelerinin üzerindeki asmosferik etkinin ölçmelerden istenen hassasiyete uygun olarak modellenmesi, genelde kabul gören
atmosferik düzeltme ve uydunun konumunun bu düzeltmeye etkisi anlat›lmaktad›r.
GİRİŞ
Uydu jeodezisinde en presizyonlu ölçme tekniklerinden biri olan SLR’de uyduya lazerle ölçme mekanizmas›, önceden hesaplanan yörüngeye göre uyduyu otomatik olarak
takip eder. Ölçme, yer istasyonundan uyduya giden ve geri dönen lazer pulsunun uçuş
zaman›d›r. Uydu ile yer istasyonu aras›ndaki uzakl›k basit olarak,
d= ∆t .c
2
(1)
ile hesaplan›r. Burada Dt lazer pulsunun gidiş-dönüş zaman› aras›ndaki fark, c ise
›ş›ğ›n boşluktaki h›z› (c=299792458 m/sn) d›r (SEEBER 1993, ŞAHİN v.d. 1993). Iş›n
konisinin darl›ğ›ndan dolay› yüksek doğrulukla yöneltilebilir olmas› ve yüksek enerji
yoğunluğu lazer kullan›m›n› popüler hale getirmiştir. Bu özelliklerinden dolay› da çok
yüksek enerjiye sahip olan bu pulslar›n çok uzaklara ulaşabilmesi mümkün olmaktad›r.
Puls, yer istasyonu ile uydu aras›ndaki yolu katederken farkl› doğaya ve değişken durumlara sahip atmosferik bölgelerden geçerek farkl› etkiler al›r. Ölçmeler üzerindeki atmosferik etkiler direk ölçmeler ve/veya uygun modelleme ile belirlenmeli, işlemlerde
göz önünde bulundurulmal›d›r.
SLR ölçmelerinde en çok kullan›lan uydulardan biri olan LAGEOS I, atmosferik sürüklenme etkisini ve yörüngedeki belirsizlikleri azaltmak için uygun yükseklikte (yaklaş›k 6000 km) dairesel bir yörüngeye f›rlat›lm›şt›r. Yörüngedeki belirsizliklerin nedeni ise, sisteme geri dönen iyi sinyallerin temin edilmesi için, yeterince düşük yükseklikte modellenmemiş k›sa dalga boyuna sahip gravite sinyalleridir. Uydunun küresel şekli ve sahip olduğu yüksek yoğunluk (60 cm. çap›nda 407 kg. ağ›rl›ğ›nda), yörüngenin
güneşten gelen radyasyon bas›nc›na karş› olan hassasiyetini azaltmaktad›r. Buna rağ-
127
men radyasyon bas›nc› LAGEOS I gibi iyi düşünülmüş bir uydunun yörüngesini etkilemekte ve bundan dolay› yörünge belirlemede kullan›lan programlar, yörünge entegrasyonu s›ras›nda bu etkiyi gözönünde bulundurmaktad›rlar. (COHEN 1985, CHRİSTODOULIDIS v.d. 1985, RUBINCAM v.d. 1985, RUBINCAM v.d. 1997, SEEBER
1993).
Teknolojik gelişmelere paralel olarak yap›lan çal›şmalarda istenen presizyon, özellikle uydu jeodezisinde atmosferin ölçüler üzerindeki etkisinin daha dikkatli incelenmesi gereğini ortaya koymuştur. Yani atmosfer, ölçülerin doğruluğunu s›n›rlay›c› bir faktördür. Bu etken incelenmeden önce atmosferik yap› iyi anlaş›lmal›d›r.
ATMOSFER
Atmosferin içinde çeşitli özelliklere sahip tabakalar bulunmaktad›r. Bu tabakalar,
şekil 1’de verilen ana karakteristik özelliklerine göre s›n›fland›r›labilir.
Yükseklik
(km.)
100 000
10 000
1 000
S›cakl›k
İyonlaşma
Manyetik
Alan
Yay›lma
Teknik
Protonosfer
Termosfer
Magnetosfer İyonosfer
Üst Atmosfer
İyonosfer
Mezosfer
100
Stratosfer
10
Nötrosfer
Dinamosfer
Troposfer
Troposfer
Alt Atmosfer
Şekil 1. Dünya atmosferinin yükseklik ve özelliklere göre s›n›fland›r›lm›ş tabakalar›.
Jeodezik ölçmeler için atmosfer, yeryüzünden yaklaş›k 100 km. yüksekliğe kadar
olan "troposfer" tabakas› ve 100 km’den 1000 km. yüksekliğe kadar olan "iyonosfer"
tabakas› olmak üzere iki k›s›mda incelenebilir. Çünkü parçac›k yay›l›m› oldukça farkl›l›k göstermektedir. Troposfer, içinde günlük havan›n da yer ald›ğ› bir gaz tabakas›
olup, elektrik yüklü parçac›klar›n bulunmad›ğ›, kuru hava ve su buhar›ndan oluşan
nötr atmosferdir. S›cakl›k, yükseklik artt›kça azal›r ki bu da 6.5∞C/km dir. Yatay s›cakl›k gradyeni ise 100 km. de sadece birkaç derecedir. Troposferde oluşan k›r›lma gönderilen pulsun frekans›na değil, havan›n bas›nc›na, s›cakl›ğ›na, su buhar› bas›nc›na ve uydunun yüksekliğine bağl› olarak değişmektedir. Troposferin dinamik hareketi k›r›lma
128
indeksinin modellenmesini zorlaşt›rmaktad›r. Yap›lacak modellemede, etken tüm parametreler gözönünde bulundurulmal›d›r (Seeber 1993).
İyonosfer, troposferin aksine elektron ve iyonlarla yüklü olup üst atmosfer olarak
isimlendirilir. İyonosferin durumu, 1m3 ’ teki elektron say›s› yani elektron yoğunluğu
ile tan›mlan›r. Geomanyetik etkiler iyonosfer üzerinde önemli bir rol oynar. Bu nedenle iyonosferdeki sinyal yay›l›m›, yüksek enlemde ve geomanyetik ekvator yak›n›nda
güneşin faaliyetlerinden etkilenir. Iş›ğ›n k›r›lma indisinin ise iyonosferde herhangi bir
anomalisi yoktur yani bir gecikme söz konusu olmaz (Uzel 1984).
SLR ÖLÇMELERİNE GETİRİLEN DÜZELTMELER
Yap›lan SLR ölçmeleri ve getirilen düzeltmeler için şu eşitlik kullan›labilir.
d = 1 c∆t + ∆do + ∆ds + ∆db + ∆dr + η
2
(2)
Burada;
c∆t Sinyalin başlang›c› ile bitişi aras›nda lazer pulsunun gidiş-dönüş zaman›
∆do = Yerdeki d›şmerkezlik düzeltmesi
∆ds = Uydudaki d›şmerkezlik düzeltmesi
∆db = Yer sistemindeki sinyal gecikmesi
∆dr = Atmosfer düzeltmesi
η = Geriye kalan düzenli ve rastgele gözlem hatalar›d›r
(KIZILSU 1998).
Atmosferik (Troposferik K›r›lma) Düzeltme : ∆dr
Lazer impulslar› atmosferde k›r›lmadan dolay› bir gecikmeye uğrarlar. Pulsun toplam uçuşu boyunca atmosferin durum parametrelerini ölçmek mümkün değildir. Bu nedenle lazer istasyonunda ölçülen gerçek atmosferik verilerle desteklenen atmosferik
modeller kullan›l›r. Atmosferik k›r›lma, 10o üzerindeki yükseklikler için güvenlikle
modellenebilir. K›r›lma gecikmesi zenith yönünde yaklaş›k 2.5 m., 20o yükseklikte yaklaş›k 7.0 m., 10o yükseklikte ise yaklaş›k 14.0 m. dir. Düzeltme, su buhar›na karş› ol-
129
dukça duyars›zd›r. Gözlem sonuçlar›n›n anlaml› kullan›m›, veri üretimi, indirgenmesi
ve analizi üzerinde uluslararas› standardlar›n fikir birliği içinde olmas› ile mümkündür.
Günümüzde bu standardlar IERS (International Earth Rotation Service) taraf›ndan sağlanmakta ve zaman zaman güncelleştirilmektedir (NASA 1990, NOOMEN v.d. 1996,
SMITH v.d. 1990, TAPLEY v.d. 1985). SLR ölçmelerinde genellikle IERS standartlar›nca kabul gören Marini-Murray eşitlikleri kullan›l›r. Tek yön uzakl›k için düzeltme:
A+B
∆dr = f(λ)
f(ϕ, H)
B/ (A+B)
sinE +
sinE +0.01
(3)
Burada lazer frekans› parametre fonksiyonu :
f(λ) = 0.9650 + 0.0164 + 0.000228
λ2
λ4
(4)
lazer ölçme istasyonu fonksiyonu :
f (ϕ, H) = 1-0.0026cos2ϕ - 0.31H
(5)
A = 0.002357.P + 0.000141.e
(6)
B = (1.084x10-8) . P.T.K + (9.468x10-8)
P2
T(3-1 / K)
(7)
K = 1.163 - 0.00968.cos2ϕ -0.00104.T + 0.00001435.P
(8)
e = RH0.0611 x 10EX
(9)
EX = 7.5 (T-273.15) / (T-35.85)
(10)
ve
∆dr = Uzakl›ğa gelen atmosferik düzeltme
ϕ = İstasyon noktas›n›n enlemi
H = İstasyon noktas›n›n yüksekliği (km.)
λ = Lazerin dalga boyu (mikrometre)
E = Uydunun yüksekliği (derece)
P = İstasyon noktas›ndaki atmosferik bas›nç (milibar)
T = İstasyon noktas›ndaki s›cakl›k (o Kelvin)
RH = Nemlilik (%)
e = İstasyon noktas›ndaki su buhar› bas›nc› (milibar) (SEEBER 1993).
130
Tablo 1. Troposferik k›r›lman›n uzunluk ölçmeleri üzerine etkisi
90o
2.31
20o
6.71
15o
8.81
10o
12.90
5o
23.61
∆d›slak
0.20
0.58
0.77
1.14
2.21
∆dr (Toplam)
2.51
7.29
9.58
14.04
25.82
Yükseklik Aç›s›
∆dkuru
R1 <R2 <R3 <R4 <R5
Şekil 2. Uydu yüksekliğinin istasyon-uydu aras›ndaki uzakl›ğa etkisi.
SLR ölçmeleri ;
• Uydu gözlemleri: Ham verinin gözlemlenen veriye dönüşümü
• Ön işlem: İyonosfer, troposfer, zaman düzeltmeleri, s›k›şt›r›lm›ş ölçülerin oluşturulmas›, faz belirsizliklerinin çözümü
• Gözlemlerden hesaplanan değerler: Say›sal analiz, yörünge mekaniği, jeodezik hesaplamalar, koordinat dönüşümü
• Parametre tahmini: İstasyon koordinatlar›, gravite alan katsay›s›, uydunun konumu, kutup hareketi, dünyan›n dönme hareketi, geodinamik parametrelerin ve gözlem
hatalar›n›n belirlenmesi
• Doğruluk tahmini ve güvenilirlik: İstatistikler, güvenilirlik, doğruluk ölçütleri s›ras›yla incelenir ve işlenir. Ön işlem ve hesaplamalar s›ras›nda öngörülen gerekli modellemeler analize dahil edilir (SEEBER 1993).
131
7080 (ABD) ve 7840 (İngiltere) SLR istasyon noktalar›ndan Lageos I uydusuna
1996 y›l›nda yap›lan ölçmelere gelen troposferik k›r›lma düzeltmeleri çeşitli ay, gün ve
saatler için tablo 2 ve tablo 3 de verilmiştir. Örnek olarak bu noktalar›n seçilme sebebi
en fazla ve sürekli ölçme yap›lan noktalar olmalar›d›r. 7080 noktas› için örnek verilen
13 ayr› ölçmeye ait istasyon-uydu uzakl›ğ›, troposferik düzeltme, nem, s›cakl›k, bas›nç
değerlerinin değişim grafikleri ile 7840 noktas›n›n 19 ayr› istasyon-uydu uzakl›ğ›, troposferik düzeltme, nem, s›cakl›k, bas›nç verilerinin değişim grafikleri karş›laşt›rmak
amac›yla s›ras›yla şekil 3, 4, 5, 6, 7 ve şekil 8, 9, 10, 11, 12 de verilmiştir.
Tablo 2. 7080 (Texas) Noktas›ndan LAGEOS I Uydusuna 1996 Y›l›nda
Yap›lan Ölçmeler An›ndaki Atmosferik Değerler ve Düzeltmeler
Ay
Gün
Saat
Bas›nç
(mb)
S›cakl›k
(oc)
OCAK
8
20:03
807.0
14
08:57
28
NİSAN
TEMM.
EKİM
Nem
(%)
Trop.Düz. Uzakl›k
(m.)
(km.)
15.6
37
2.11
6152.201
805.8
8.4
25
2.61
6687.776
07:22
788.8
10.0
14
3.38
7425.269
1
09:29
791.8
7.9
42
3.15
7255.551
1
16:17
793.2
14.7
29
2.25
6378.299
18
04:00
788.8
18.0
7
3.25
7328.111
30
05:04
792.8
8.7
29
2.97
7095.477
1
12:04
803.9
16.5
83
552.48
6600.032
18
10:07
803.2
19.0
72
3.62
7575.415
28
03:53
805.2
21.3
56
2.62
6710.187
1
06:20
800.9
15.6
54
4.02
7827.329
16
10:28
797.4
14.1
63
2.83
7000.657
30
21:31
798.7
22.2
34
2.29
6350.136
132
Şekil 3. Bas›nç Değişim Grafiği
Şekil 4. Troposferik Düzeltme Değişim Grafiği.
Şekil 5. Uydu-İstasyon Aras› Uzakl›k Değişim Grafiği.
133
Şekil 6. Nem Değişim Grafiği.
Şekil 7. S›cakl›k Değişim Grafiği.
134
Tablo 3. 7840 (İngiltere) Noktas›ndan LAGEOS I Uydusuna 1996 Y›l›nda Yap›lan
Ölçmeler An›ndaki Atmosferik Değerler ve Düzeltmeler
Ay
Gün
Saat
Bas›nç
(mb)
OCAK
6
11:57
987.6
6
15:50
15
NİSAN
TEMM.
EKİM
S›cakl›k
(oc)
Nem
(%)
Trop.Düz. Uzakl›k
(m.)
(km.)
9.6
71
2.52
6078.366
992.1
10.2
59
4.84
7810.037
13:33
1023.8
9.9
64
4.04
7331.566
30
11:00
1020.1
2.7
49
2.60
6067.984
30
14:50
1017.7
5.8
43
4.97
7810.376
1
01:43
1009.8
0.0
99
3.90
7207.390
1
09:00
1009.5
4.4
98
2.75
6245.426
20
23:16
1004.2
11.2
73
2.68
6154.279
30
08:12
1000.9
9.9
66
2.58
6087.682
30
20:13
997.0
7.6
79
4.69
7659.631
1
20:27
1002.1
12.7
88
2.58
6030.787
15
00:02
1023.5
16.2
98
4.89
7697.105
15
22:28
1028.5
12.8
87
2.81
6219.824
31
21:32
1011.8
14.8
89
3.80
7119.786
1
18:24
1005.8
11.0
81
2.71
6178.594
1
21:57
1007.0
8.8
90
3.93
7208.627
15
16:58
1004.6
11.5
67
2.71
6179.790
15
20:14
1005.5
9.1
83
3.19
6652.858
26
15:46
1017.9
12.5
74
3.01
6451.458
135
Şekil 8. Troposferik Düzeltme Değişim Grafiği.
Şekil 9. Uydu-İstasyon Aras› Uzakl›k Değişim Grafiği.
Şekil 10. Nem Değişim Grafiği.
136
Şekil 11. S›cakl›k Değişim Grafiği.
Şekil 12. Bas›nç Değişim Grafiği.
SONUÇ
Yap›lan araşt›rmalar sonucunda en güvenilir uydu izleme tekniklerinden biri olan
SLR ölçmeleri için IERS taraf›ndan önerilen Marini-Murray eşitliklerinin dünya çap›ndaki bütün proje ve araşt›rma çal›şmalar›nda kullan›ld›ğ› tespit edilmiştir. İTÜ SLR
analiz merkezinde yap›lan çal›şmalardan faydalan›larak 7080 ve 7840 SLR istasyon
noktalar› için kullan›lan ve elde edilen verilerin irdelenmesi sonucunda görülmüştür ki;
s›cakl›k, bas›nç ve nem değerlerinin zamanla değişimi ve bu değerlerin kombinasyon
değişiklikleri, troposferik düzeltmeyi kimi zaman doğru kimi zaman da ters orant›l› olarak etkilemektedir. Buna karş›n troposferik düzeltme grafiği ile uydu-istasyon aras›ndaki uzakl›k grafiğinin tamamen uyumlu olmas› bu düzeltme değeri için uyduya yap›lan
ölçmedeki uzakl›ğ›n yani uydunun yüksekliğinin de önemli rol oynad›ğ›n› göstermektedir. Şekil 2’de de görüldüğü gibi uydunun, istasyon noktas›ndan geçen yatay doğrultuyla yapt›ğ› aç› laser hüzmesinin gittiği yolun uzunluğunu belirlemektedir. Uydunun
137
yatayla yapt›ğ› 90∞ lik bir aç› minimum yolu (R1) verir ki bu da laserin atmosferde daha az süre kalmas›, atmosferin tabakalar›n› dik kesmesi demektir ve daha az troposferik düzeltme gerektirmektedir. Yatay ile yap›lan aç› küçüldükçe ölçülen uzakl›k artmakta (R1 <R2 <R3 <R4 <R5), dolay›s›yla laser hüzmesinin atmosferde kal›ş süresi ve
›ş›ğ›n k›r›n›m› artarken bu olay troposferik düzeltmeyi de doğru orant›l› etkilemektedir.
Bu sonuca dayanarak SLR ölçmelerinde s›cakl›k, bas›nç ve nemliliğin yan›s›ra uydunun yüksekliğine de önem verilmeli ufka yak›n (10o-15o nin alt›ndaki) yap›lan ölçmeler değerlendirmeye al›nmamal›d›r.
KAYNAKLAR
CHRİSTODOULIDIS, D.C., SMITH, D.E., KOLENKIEWICZ, R., KLOSKO,
S.M., TORRENCE, M.H., DUNN, P.J., Observing Tectonic Plate Motions and Deformations From Satellite Laser Ranging, Journal of Geophysical Research, Vol.90,
No.B11, pp.9249-9263, (1985).
COHEN, S.C., SMITH, D.E., LAGEOS Scientific Results: Introduction, Journal of
Geophysical Research, September 30, Vol.90, No.B11, pp. 9217-9220, (1985).
KIZILSU, G., LAGEOS I ve LAGEOS II için Doğruluk Analizi, Doktora Tezi,
İ.T.Ü., İstanbul (Haziran 1998).
NASA 1990, Technical Memorandum-Annual Report, 4220, NASA Scientific and
Technical Information Division, USA, (August 1990).
NOOMEN, R., SPRINGER, T.A., AMBROSIUS, B.A.C., HERZBERGER, K.,
KUIJPER, D.C., METS, G.J., OVERGAAUW, B., WAKKER, K.F., Crustal Deformations in the Mediterranean Area Computed from SLR and GPS Observations, J. Geodynamics, Vol.21, No.1, pp.73-96, (1996).
RUBINCAM, D.P., WEISS, N.R., The Orbit of LAGEOS and Solar Eclipses, Journal of Geophysical Research, Vol.90, No.B11, pp.9399-9402, (1985).
RUBINCAM, D.P., CURRIE, D.G., ROBBINS, J.W., LAGEOSI Once-Per-Revolution Force Due to Solar Heating, Journal of Geophysical Research, Vol.102, No.B1,
pp.585-590, (1997).
SEEBER, G., Satellite Geodesy, Walter de Gruyter&Co. Berlin, (1993).
SMITH, D.E., KOLENKIEWICZ, R., DUNN, P.J., ROBBINS, J.W., TORRENCE,
M.H., KLOSKO, S.M., WILLIAMSON, R.G., PAVLIS, E.C., DOUGLAS, N.B.,
FRICKE, S.K., Tectonic Motion and Deformation from Satellite Laser Ranging to LAGEOS, Journal of Geophysical Research, Vol.95, No.B13, pp.22013-22041, (1990).
ŞAHİN, M., RANDS, P.N., CROSS, P.A., Crustal Dynamics in Turkey from WEGENER/MEDLAS Satellite Laser Ranging Data, Geological Journal, Vol.28, pp.347355, (1993).
TAPLEY, B.D., SCHUTZ, B.E., EANES, R.J., Station Coordinates, Baselines and
Earth Rotation from LAGEOS Laser Ranging:1976-1984, Journal of Geophysical Research, Vol.90, No.B11, pp.9235-9248, (1985).
UZEL, T., Jeodezik Amaçl› Elektromagnetik Ölçmeler, Cilt II, Y›ld›z Üniversitesi
Yay›nlar›, Say›:169, İstanbul, (1984).
138
BAZI AVRUPA ÜLKELERİNDE VE TÜRKİYE’DE
JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLERİNİN
TAŞINMAZ DEĞERLEMESİNDEKİ YERİ
Mehmet ERTAŞ*
1. ÖZET
Taş›nmaz›n üretilemeyen; çoğalt›lamayan ve taş›namayan bir nesne olmas› sebebiyle elinde bulunduranlara tekel niteliğinde ayr›cal›k kazand›rd›ğ› bilinmektedir. Bu özelliğinden dolay› taş›nmazlar, bazen spekülatörlerin elinde bir nesne, bazen de yat›r›m
yapman›n tehlikeli olduğu durumlarda sermayecinin s›ğ›nd›ğ› liman olabilmekte yani
amaç d›ş› kullan›mlarla karş›m›za ç›kmaktad›r. Bu tür davran›şlar›n temel nedenlerinden biri de taş›nmazlar›n kamu kurumlar› taraf›ndan rayiç bedellerinin olduğundan eksik belirlenmesi yani değerlemenin hatal› yap›lmas›d›r. Bundan dolay› da emlak vergisi ve harçlar az al›nmakta ve bu piyasa sermaye sektörünün dikkatini çekmektedir. Değerlemenin doğru yap›labilmesi ise değerlemenin;
- Kanun ve yönetmeliklerle bilimsel bir tabana oturtulmas›,
- Değerleme sektörünün oluşturulmas›
ile olanakl›d›r. Kentsel alanlardaki taş›nmazlar›n değerlemesini başta Avrupa ülkeleri olmak üzere dünyan›n birçok yerinde meslektaşlar›m›z yapmaktad›r.
2. BAZI AVRUPA ÜLKELERİNDE JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ
MÜHENDİSLERİNİN TAŞINMAZ DEĞERLEMESİNDEKİ YERİ
Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisi; bir yandan parsellerle, onlar›n s›n›rland›r›lmalar›yla, s›n›rlar›n›n ölçülmesiyle, çeşitli hesaplar›yla uğraş›p yorumlayan, öte yandan
FIG'de birleşmiş teknik elemanlard›r.
Fransa'da "Geometrè-Expert" 'in taş›nmaz değerlemesi konusunda önemli bir rolünün olduğunu Hippenmeyer (1982) biliyoruz. Benzer ilişkiler Belçika'da yine "Geometre- Expert" unvan› taş›yan meslektaşlar›m›z için geçerlidir. Diğer bir çok ülkede tan›mlanan meslek grubu içinde, yapt›klar› işte k›smen ya da tamamen taş›nmaz değerlemesiyle uğraşan önemli say›da meslektaş›m›z vard›r. Bu durum, FIG’ in dokuzuncu komisyonunun "parsel değerlemesi ve parsel ekonomisi" ad› alt›nda aktif olarak çal›şmas›ndan
bellidir. Gözlemlerimiz çerçevesinde, Avusturya, İsrail, İsveç ve USA’ da tahmin edicilerin (valuers ya da appraisers) Ölçme (Harita) Mühendisleri Odas› yan›nda kendi odala________________________
* Öğr. Gör. Dr. (S.Ü.)
139
r›n› kurduklar› ve bunlar›n da FIG üyesi olduklar›n› görüyoruz (Seele, 1992).
İngiltere'deki meslektaşlar›m›z olan "Surveyor" lar› ele al›rsak; bunlar da FIG’ in
üyesi ve Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleridir. Ancak bunlardan "Land Surveyor"
olarak adland›r›lanlar arazinin ölçülmesi ve haritas›n›n yap›lmas›yla uğraş›rlar. Geri kalan büyük bölümü belediye yönetiminde, altyap›da, değerleme işlerinde çal›ş›rlar. 1923
tarihli John FITZHERBERT'in "Book of Surveying" kitab›nda Surveyor, parsellerin
kullan›m› ve altyap›s›yla, bunlar›n üzerindeki binan›n yap›m›yla uğraşan "gözcü" olarak tan›mlanmaktad›r. Bu çerçevede mesleğimizin kapsam› (şehirlerin gelişmesine bağl› olarak, yap› polisi gibi diğer işleri de içine alan çal›şmalar) şehir planlama ve diğer
alanlardaki bilgilerle genişletilmiştir. Sanayileşme çağ›nda kanal, demiryolu, liman vb.
tesislerin inşaat›yla ilgili olan Surveyor, bu işler için gerekli olan kamulaşt›rmalar›n takdir komisyonlar›nda resmi kurum yan›nda ve davac› malsahibi için bilirkişi olarak da
görev yapmaktad›r. Böylece taş›nmaz değerlemesi Surveyor’ un çok önemli özel çal›şma alan› olmuştur. Yüksek binalar›n deformasyonlar›n›n izlenmesi, yap› polisi gibi diğer işleri de içine alan çal›şmalar (İngiltere'de maliyet tahminleri de dahil olmak üzere
Surveyor’ lar taraf›ndan yap›lan) Surveyor’ lar›n iş alan›n› daha da genişletmiştir. Toplam yedi çeşit Surveyor tipinden, Chartered-Surveyor’ lar›n % 60'dan fazlas› yani
30.000'den fazla kişinin yer ald›ğ› kesim toprak yönetimi ve değerlemeyle uğraş›r. Bunlar, sat›ş, al›ş, devir, yat›r›m, ipotek, sigorta, vergi, kamulaşt›rma gibi çeşitli amaçlar
için toprak mülkiyetinin değerlemesini, Prof.Dr. W.Seele'nin deyimiyle al›ş›lm›ş değerlerin araşt›r›lmas›nda bilirkişilik veya dan›şmanl›k yaparlar. İngiltere'deki Surveyorlar›n 2/3’ ünün özel sektörde çal›şt›ğ›n› düşünürsek, malsahiplerinin bu uzmanlar›n hizmetine ne kadar büyük ilgi gösterdiklerini tahmin edebiliriz (Balekjian, 1995).
Avusturya Cumhuriyeti 14.03.1975 tarihli bir kanunla "Genel Mahkeme Bilirkişi
Mühendisi" kavram›n› oluşturmuştur. Burada bilirkişiliğe atanma, üniversitenin Ölçme Mühendisliğini bitirip ve en az on y›ll›k mesleki uygulamadan sonra mümkün olabilmektedir. Bunun yan›nda genel ön şartlarla birlikte, kusursuz güvenilirlik ve iş yeteneği mevcut olmal›d›r. Bundan sonra Ölçme Mühendisi bir s›nava tabi tutulur ve başar›l› olduktan sonra yemin ettirilir. Art›k Ölçmeci mahkeme için bilgi ve tecrübesiyle taş›nmaz değerlemesi yapmaya haz›rd›r. Avusturya'da taş›nmaz mal değerlemeciliğinin
tarihi 18. yüzy›la kadar dayan›r. Ancak bilimsel anlamda yasal çal›şmalar, 1878 tarihinde Demiryollar› için kamulaşt›rmalarla başlam›şt›r (Flury, 1985). Çal›şmalar› ile bilirkişiler halk›n güvenini kazanm›şlard›r. Değerlemecileri, vatandaşlar, müteahhitler, ihale verenler (resmi ya da özel) ve resmi kurumlar bilirkişi olarak isterler. Ücretleri ise
harcad›ğ› zaman ve yapt›ğ› masraflar› da dikkate al›narak, normal mühendislere ödenen
ücretin iki kat› olarak ödenir. Yan›nda çal›şt›rd›ğ› yard›mc›lara ayr›ca ücret verilir. 1975
deki Federal Kanunla "Genel Yeminli Mahkeme Bilirkişisi" kavram› yeniden düzenlenmiş ve mahkemelerde listeye yaz›lma beşer y›ll›k süreler için olmuştur. Ancak gerek
görülürse bu süre uzat›labilmektedir. Bu durum Harita Mühendisleri için kenara at›lamayacak bir mesleki uygulaman›n olduğunu ortaya koyar. Avusturya Cumhuriyeti
Cumhurbaşkan› Dr. KIRCHSLAGER Viyana'da 1981 tarihinde yap›lan Uluslararas›
140
Bilirkişiler Kongresi aç›l›ş konuşmas›nda şöyle demiştir. "Sizler bilirkişi olarak kendi bilim alan›n›zdaki tecrübe ve birikimleriniz sayesinde, bağ›ms›z olarak hem bilgi ve yeteneğinize, hem de vicdan›n›za bağl› olarak bir durumu değerlendiriyorsunuz. Bilirkişi, objektif ve gerçeği arayan toplumun vazgeçilmez bir parças›d›r." Bu
söz devlet düzeyinde bilirkişilere, dolay›s›yla taş›nmaz değerlemesi yapan meslektaşlar›m›za verilen önemi anlatmaktad›r (Kuster, 1985).
İsviçre'deki durum, ülkemizden iyi, Avrupa'dan kötüdür. Bu ülkedeki bilim adamlar› Alman tarz› değerleme ile Frans›z tarz› değerleme aras›nda bocalamaktad›r. Ancak
konuyla ilgili yasalar›n› 19.yüzy›ldan beri yürürlükte tutmuşlar ve 1969'da ise yasaya
hemen hemen son şeklini vermişlerdir (Bohli, 1972). İsviçre'de kapsaml› bir literatür
(kaynak) mevcuttur, ancak uzun süreli uygulamayla elde edilen içgüdüsel duygu eksiktir. Orada söz konusu çal›şmalar "Kültür ve Ölçme Mühendisi" ünvanl› meslektaşlar›m›z taraf›ndan yürütülmektedir (Flury, 1985).
Almanya'da yüksekokullarda (üniversiteler ve yüksek teknik okullar) parsel değerlemesi yaln›zca ölçme bölümlerinde okutulmaktad›r. Almanya'da parsellerin rayiç bedelleri tespit edilirken resmi bilirkişi komisyonlar› ve serbest çal›şan değerleme uzmanlar› birlikte hareket edip, işbirliği yaparlar. Serbest değerleme uzmanlar› için Almanya'da
geniş bir iş sahas› mevcuttur. Parsel piyasas›nda, bankalarda, sigorta şirketlerinde, mahkemelerde ve resmi dairelerde dan›şman ve bilirkişi olarak görev yaparlar. Rayiç bedellerinin araşt›r›lmas› söz konusu olmasa bile onlar bir mihenk taş› olarak hizmet verirler.
Almanya'da parsel yat›r›m› için görevli olan az say›da uzman vard›r. Mimarlar, İnşaat
Mühendisleri ve özellikle Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleri bir ön eğitimle değerleme uzman› olurlar. Bunlar›n çoğu Sanayi ve Ticaret Odalar›nda sözleşmeli yeminli
uzman olarak görev yaparlar. Ayn› zamanda kendi odalar›n›n da üyeleridir. Jeodezi ve
Fotogrametri Mühendislerinin parsel pazar›ndan gelen bilgileri yorumlamalar› söz konusu olduğu için değerlemeci olarak genellikle tercih edilen gruptur. Almanya'da Jeodeziciler için parsel değerlemesi, gelecek vadeden bir meslektir (Seele, 1977). Denilebilir ki taş›nmaz değerlemesi konusunda en kapsaml› hukuk, iyat koleksiyonu ve teknik
bilgi ve belgeye sahip ülke Almanya'd›r.
3. TÜRKİYE’DE JEODEZİ VE FOTOGRAMETRİ MÜHENDİSLERİNİN
MESLEKİ UYGULAMASININ BİR PARÇASI OLARAK
TAŞINMAZ DEĞERLEMESİ
Diğer ülkelere ilişkin bilgileri özetlersek, öncelikle; Almanya, Fransa, Belçika, Japonya, İsrail, A.B.D. ve Anglosakson ülkelerinde Jeodezi ve Fotogrametri Mühendislerinin taş›nmaz değerlemesi için özel olarak eğitildikleri, hem resmi kurumlarda hem de
serbest çal›şt›ğ› görülür. Taş›nmaz değerlemesi alan›nda böyle "profesyonellere" ülkemiz sahip değildir. Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleri ayn› zamanda taş›nmaz yararlar› için bilirkişi ve gözlemci olarak nitelendirilebilir. Taş›nmazlar›n tarafs›z değerlemesi bu alana girer ve mesleğimizin uygulama alan›nda anlaml› ve hakl› bir yere sa-
141
hiptir. Mühendis olarak, kar›ş›k problemleri çözmeye ve sentez yoluyla çözüm sağlamaya al›şk›n olan Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleri halihaz›rda bugün değerleme
için gerekli bilgilerin önemli bir k›sm›na sahiptir (Hippenmeyer, 1982).
Özet olarak Almanya, Fransa, Belçika, İsviçre ve Anglo-Sakson ülkelerinde taş›nmaz değerlemesi için eğitilmiş uzmanlardan oluşan bağ›ms›z bir meslek grubunun olduğu, bu uzmanlar›n hem resmi, hem de özel sektörde çal›şt›klar› söylenebilir.
"Geometer Experts" ya da "Surveyor" gibi meslek gruplar›yla hem eğitim, hem
de uygulama bak›m›ndan karş›laşt›r›labilecek bir meslek grubu (bunlar›n baz› fonksiyonlar›n› gerçekleştiren emlakc›, yeddi-i eminleri göz ard› edersek) ülkemizde maalesef yoktur. Ülkemizde k›ymet takdirciliği, vergide, kamulaşt›rmada, arazi toplulaşt›rmas›nda, banka ve sigorta şirketlerinin ihtiyaçlar›n› bir anlamda tatmin edebilmektedir.
Yüzölçümü büyük parsellerin, k›ymetli parsellerin al›m sat›m›, özelleştirilecek KİT'lerin k›ymet takdirine gelince, ülkemizdeki bu grup yetersiz kalmaktad›r. Çünkü bilgi,
doküman, mevzuat ve model eksikliği kendini hemen hissettirir. Resmi kurumlar değerleme işlerini "k›ymet takdir komisyonlar›"yla giderseler bile, malsahibi aç›s›ndan
başvurabileceği bir sivil değerlemeci yoktur. Malsahibi ancak komisyonun karar›na itiraz edebilir, gerek görülürse komisyonun baz› üyeleri yenilenebilir. Yarg›tay'›n
(E.1973/15-64, K:1974/339, RG:5.4.1974) karar›yla Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisinin bilirkişi üyesi olmalar› yasaklanm›şt›r (Y›ld›z, 1987). İngiltere'de böyle
anlaşmazl›klar›n çözümünde mahkeme, Surveyor’ u karş› rapor haz›rlamakla görevlendirir. Bu mahkeme "Arazi Mahkemesi"dir ve üyeleri "Malsahipleri Başkanl›ğ›" taraf›ndan atan›r ve üyeleri genellikle Chartered Surveyor’ lard›r.
4. SONUÇ
Mal sahiplerine dan›şmanl›k alan›nda böyle uzmanlar›n eksik olmas› yan›nda, çeşitli tahmincilerin farkl› pratik ve teorik eğitimden gelmesinden dolay› tek tip ve objektif
değer tespitinin garanti edilememesi de son derece önemlidir
İngiltere, Avusturya, Fransa ve Almanya'da Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisinin
sadece s›n›r tespiti, ölçme ve arazinin haritas›n›n yap›lmas›ndan oluşan görev alan›, zaman içerisinde çok h›zl› değişmiş ve genişlemiştir. Çeşitli alanlarda daha fazla görevler
yüklenmiştir. Bugün bu nedenle Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleri taş›nmaz yararlar› için değerlemeci olarak nitelendirilmektedir. Bu durum, malsahiplerinden kazand›ğ› güven sayesinde oluşmam›şt›r. Taş›nmazlar›n tarafs›z değerlemesi kesinlikle bu alana girer ve mesleğimizin uygulamas›nda hakl› ve anlaml› bir yere sahiptir. Bu belirleme önce duygusal gibi görünse de objektif olduğu aç›kt›r.
Taş›nmaz değerlemesinin kar›ş›k ilişkileri analiz etmek, bağ›ms›z elemanlar›n ortak
etkisini kavramak ve özetlemek yeteneklerini gerektirdiği belirledik. Bir problemi analiz etmek ve bir sentez yoluyla çözüm bulmak yeteneği asl›nda her mühendisliğin temel
şart›d›r. Konu, Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisleri için de geçerli olduğundan ön şart
142
yerine getirilir. Bu yetenek ve bilgilerin büyük k›sm› lisans düzeyinde baz› derslerde verilmektedir. Eksik olan diğer temel bilgiler (9.4'de aç›klanan) üniversiteler taraf›ndan
yüksek lisans düzeyinde veya meslek içi eğitimle meslek odalar› taraf›ndan verilmelidir.
Taş›nmaz değerlemesinin Jeodezi ve Fotogrametri Mühendislerinin uğraş alan› içinde olduğu kanaatindeyiz. Ancak net olarak vurgulamak gerekirse bugün tüm meslektaşlar›m›z taş›nmaz değerlemesi yapacak bilgi ve deneyimde değildir. Çünkü birinci engel
mevzuat olup, ikincisi ise mesleğimizin ana konular›na bile sahip ç›kabilmiş olamamam›zd›r.
Tüm bunlardan sonra üniversitelerimizde ve yüksekokullar›m›zda öğrencilerimize
değerleme konusunda, lisans ve ön lisans eğitimleri verilmelidir. Bir taraftan mesleğimiz için yeni bir istihdam alan› aç›l›rken diğer taraftan meslektaşlar›m›z daha öğrenci
iken konu hakk›nda bilinçlendirilmelidir. Meslektaşlar›m›z gerekirse Avrupa Ülkelerinde olduğu gibi bağ›ms›z değerleme bürolar› aç›p yeni bir oda bünyesinde yeni bir örgütlenmeye girebilmelidir. Bunlar, mahkemelere ve vatandaşlara ücret karş›l›ğ› bilirkişilik yapabilmelidir.
Yasalar›m›zdaki taş›nmaz değerlemesine ilişkin hükümler ve kavram kargaşal›ğ›n›n
giderilmesi için bir bilimsel komisyon kurulmal›d›r. Bu komisyon ayr›ca yukar›da bahsedilen kurumun ve meslektaşlar›m›z›n yetki ve sorumluluklar›n› belirleyip bir kanun
tasar›s› haz›rlanmal›d›r
5. KAYNAKLAR.
BALEKJIAN, W.H., Land Prices For Housing And Indusrial Development In Scotland, in Die Entwicklung von Bodenpreisen in Europa, p.p. 29-35, Glasgow, Eds. Lendi, M., Pikalo, A., Peterlang, Frankfurt am Main, (1995)
BOHLİ, G., Çeviri, M.ERTAŞ, İsviçre’de Serbest Çal›şan Bir Bilirkişinin Uygulamas›ndan, VR 42/1 Zürih, (1972)
ERTAŞ, M., Kentsel Alanlarda Taş›nmaz Mal Değerlemesi, İstanbul, (2000)
FLURY, U., Zur Boden - und Liegenschaftsbewertung in der Schweiz, İnstitut für
Kulturtechnik ,Zurich, (1985)
HIPPENMEYER,J., Boden - und Liegenschaftsbewertung als Bestandteil der Berufsausübung der Kultur-und Vermessungsingenieure in der Schweiz, ZfV Nr 3/78, Urdorf, (1982)
KUSTER, J., Bestimmungsfaktoren der Wohnbaulandpreise im Umland von Zürich, in Die Entwicklung von Bodenpreisen in Europa p.p. 163-180 Zürich, Eds. Lendi,
M., Pikalo, A., Perterlang, Frankfurt am Main, (1995)
SEELE, W., Methoden der Bewertung von überbauten Grundstücken mit besonderer Berücksichtigung der Handhabung im ländlichen Raum, Bonn, p.p. 21-26, (1977)
SEELE, W., Çeviri, Ö.BİLDİRİCİ, Arsa Düzenlemesi ve Ekonomisi Ders Notlar›,
Bonn, (1992)
YILDIZ, N., Kamulaşt›rma Tekniği, YTÜ yay›n› İstanbul, s. 13 – 22, (1987)
143