İnsanlığın her zaman haritalara ihtiyacı olmuştur. Yüzlerce yıl önce denizciler ve gezginler kıtaların, adaların çoğunun, büyük nehirlerin ve dağların yerlerini çoktan haritalandırmışlardı. 20. yüzyılın başlarında, dünya haritasında neredeyse hiç "beyaz" yer kalmamıştı, ancak yine de çoğu nesnenin konumunun doğruluğu arzulanan çok şey bıraktı.
16. yüzyılda haritalar böyle görünüyordu: Francis Drake'in dünya turu, kıtaların ana hatlarına dikkat edin
Bölgenin havadan fotoğraflanması ve daha sonra uydu sistemleri sayesinde haritacılıkta yeni bir gelişme ortaya çıktı. Sonunda insanlar bin yıllık bir sorunu çözmeyi başardılar; maksimum doğrulukla ideal bir yönlendirme nesnesi yaratmayı başardılar. Ancak o zaman bile tüm sorunlar bitmedi.
Yalnızca uydu görüntülerini değil aynı zamanda örneğin yalnızca yerel sakinlerin bilebileceği bilgileri de işleyebilecek bir araç oluşturmak gerekiyordu. OpenStreetMap (OSM) ve Wikimapia hizmetleri bu şekilde ortaya çıktı. Gerçek dünyanın nasıl dijitalleştirildiğini ve haritalandırıldığını daha ayrıntılı olarak tartışalım.
Araziyi düzeltmek
İlk haritalar binlerce yıl önce ortaya çıktı. Elbette bunlar modern anlamda alışılmadık haritalardı; daha ziyade düz ve dalgalı çizgilerin nehirlerin, denizlerin, dağ zirvelerinin vb. kıvrımlarını tasvir ettiği diyagramlardı. Geçtiğimiz günlerde Madrid bölgelerinin yaklaşık 14 bin yıl öncesine ait benzer bir şematik haritası bulundu.
Daha sonra, Büyük Coğrafi Keşifler döneminde binlerce coğrafi nesneyi büyük ölçekte incelemeyi ve çizmeyi mümkün kılan bir pusula, teleskop, sekstant ve diğer seyir aletleri icat edildi. Bunun çarpıcı bir örneği Juan de la Cos'un 1500 tarihli haritasıdır. Haritacılığın en parlak dönemi olarak kabul edilen dönem son binyılın ortasıdır. Bu sıralarda temel harita projeksiyonları, matematiksel yöntemler ve harita oluşturma ilkeleri icat edildi. Ancak bu yine de doğru haritalar oluşturmak için yeterli değildi.
Juan de la Cos'un haritası, 1500. Zaten Yeni Dünyanın ana hatları var
Haritacılıkta yeni bir aşama, bölgenin topoğrafik zemin araştırmaları ve ardından hava araştırmalarıyla başladı. Ulaşılması zor alanların ilk fotoğrafları 1910 yılında uçaktan çekilmiştir. Alanın havadan fotoğraflanmasının ardından karmaşık bir görüntü kod çözme süreci takip eder. Her nesnenin tanınması, niteliksel ve niceliksel özelliklerinin tanımlanması ve ardından sonuçların kaydedilmesi gerekir. Basitçe söylemek gerekirse, üç temel faktörü dikkate almanız gerekir: görüntünün optiği, geometrisi ve uzaya yerleştirilmesi.
Daha sonra araziyi oluşturma aşaması geliyor. Bu amaçla kontur-birleşik ve stereotopografik yöntem kullanılır. İlkinde, jeodezik araçlar kullanılarak alanın ana yükseklikleri belirlenir ve ardından coğrafi nesnelerin eşyükselti çizgileri görüntülerin üzerine çizilir. İkinci yöntemde ise alanın üç boyutlu görüntüsüne benzer bir görüntü elde edilecek şekilde iki fotoğraf üst üste bindirilir ve ardından aletler kullanılarak kontrol yükseklikleri belirlenir.
20. yüzyılda hava fotoğrafçılığının ortaya çıkışı, daha doğru haritalar oluşturmayı ve araziyi hesaba katmayı mümkün kıldı.
Uydu görüntüleme
Günümüzde yer tabanlı ve havadan fotoğrafçılık giderek daha az yapılıyor ve bunların yerini Dünya uzaktan algılama uyduları alıyor. Uydu görüntüleri, modern haritacılara çok daha geniş bir olasılık yelpazesi sunuyor. Rölyef verilerine ek olarak, uydu görüntüleri stereo görüntülerin oluşturulmasına, dijital arazi modellerinin oluşturulmasına, nesnelerin yer değiştirmesinin ve deformasyonunun belirlenmesine vb. yardımcı olur.
Uydular kabaca geleneksel ve ultra yüksek çözünürlüklü olarak ikiye ayrılabilir. Doğal olarak, taygayı veya okyanusu fotoğraflamak çok yüksek kaliteli fotoğraflar gerektirmez ve belirli bölgeler veya görevler için ultra yüksek çözünürlükte uydu fotoğrafı çekmek yeterlidir. Bu tür uydular arasında örneğin 10 metreye kadar uzaysal çözünürlük doğruluğu ile küresel çevre ve güvenlik çalışmalarından sorumlu olan Landsat ve Sentinel modelleri yer alıyor.
Uydu görüntüleme çağı, haritaların doğruluğunu 10 metre çözünürlüğe getirdi
Uydular düzenli olarak çeşitli spektrumlarda terabaytlarca veri iletir: görünür, kızılötesi ve diğerleri. İnsan gözüyle görülmeyen spektrumdan gelen bilgiler, rölyefteki değişiklikleri, atmosferin durumunu, okyanusu, yangınların oluşumunu ve hatta tarımsal ürünlerin büyümesini izlemeyi mümkün kılar.
Uydulardan gelen veriler doğrudan sahipleri veya DigitalGlobe, Airbus Defence and Space ve diğerleri gibi resmi distribütörler tarafından alınır ve işlenir. Öncelikle Landsat projesinden elde edilen Küresel Arazi Araştırması (GLS) verilerine dayanarak birçok farklı hizmet oluşturulmuştur. Landsat uyduları 1972'den bu yana tüm dünyanın gerçek zamanlı görüntülerini üretiyor. Küçük ölçekli haritalar tasarlarken tüm haritalama hizmetleri için ana bilgi kaynağı olmaya devam eden bu projedir.
Uydu görüntüleri tüm dünya yüzeyi hakkında geniş bir veri yelpazesi sunar, ancak şirketler genellikle isteğe bağlı olarak ve belirli alanlar için fotoğraf ve veri satın alır. Nüfusun yoğun olduğu alanlar için detaylı, daha az nüfuslu alanlar için ise düşük çözünürlükte ve genel anlamda görüntüler alınır. Bulutlu alanlarda uydular istenilen sonuca ulaşana kadar birkaç kez fotoğraf çeker.
Uydu görüntüleri ve arazi ölçümlerine dayanarak vektör haritalar oluşturulmakta ve bunlar daha sonra kağıt harita basan veya haritalama hizmetleri (Google Haritalar, Yandex.Haritalar) oluşturan şirketlere satılmaktadır. Uydu verilerine dayanarak kendi başınıza haritalar oluşturmak çok zor ve pahalı bir iştir; bu nedenle birçok şirket, Google Haritalar API'sı veya Mapbox SDK'yı temel alan hazır çözümler satın alır ve ardından bazı ayrıntıları kendi haritacı kadrosuyla sonlandırır.
Uydu görüntüleri ve OpenStreetMap ile ilgili sorunlar
Teorik olarak, bir vektör haritası oluşturmak için ihtiyacınız olan tek şey bir uydu görüntüsü ve görüntüdeki tüm nesneleri çizmek için kullanılabilecek bir grafik düzenleyici veya hizmettir. Ancak gerçekte her şey tam olarak böyle değildir: neredeyse her zaman, dünya yüzeyindeki gerçek nesneler birkaç metre kadar dijital verilere karşılık gelmez.
Bozulma, tüm uyduların Dünya'ya belli bir açıyla yüksek hızda fotoğraf çekmesinden kaynaklanmaktadır. Bu nedenle son zamanlarda nesnelerin konumunu netleştirmek için fotoğraf ve video çekimini ve hatta araba takibini kullanmaya başladılar. Ayrıca, doğru haritalar oluşturmak için ortodüzeltme de önemlidir; belirli bir açıyla çekilen uydu görüntüleri tamamen dikey görüntülere dönüştürülür.
Uydulardan alınan kartografik veriler manuel düzeltme gerektirir
Ve bu buzdağının sadece küçük kısmı. Yeni bir bina inşa edildi, nehirde bir geçit belirdi ve ormanın bir kısmı kesildi - tüm bunların uydu görüntülerini kullanarak hızlı ve doğru bir şekilde tespit edilmesi neredeyse imkansız. Bu gibi durumlarda benzer prensipte çalışan OpenStreetMap projesi ve benzerleri imdada yetişiyor.
OSM, 2004 yılında oluşturulan, küresel bir coğrafi harita oluşturmaya yönelik açık bir platform olan, kar amacı gütmeyen bir projedir. Herkes, fotoğraflar, GPS izleri, video kayıtları veya basit yerel bilgiler yoluyla haritaların doğruluğunun geliştirilmesine katkıda bulunabilir. Bu bilgiler ve uydu görüntüleri birleştirilerek gerçeğe en yakın haritalar oluşturulur. OSM projesi bazı açılardan dünyanın her yerinden insanların ücretsiz bir bilgi tabanı oluşturmak için çalıştığı Wikipedia'ya benziyor.
Herhangi bir kullanıcı haritaları bağımsız olarak düzenleyebilir ve bu değişiklikler proje personeli tarafından kontrol edilip onaylandıktan sonra güncellenen harita herkesin kullanımına sunulur. Harita oluşturmanın temeli olarak Bing, Mapbox ve DigitalGlobe'daki GPS izleri ve uydu görüntüleri kullanılır. Ticari kısıtlamalardan dolayı Google ve Yandex haritaları kullanılamamaktadır.
Açık haritalama projeleri herkesin doğru haritalar oluşturmaya katılmasına olanak tanır
Coğrafi veriler, nesneleri bir uydu görüntüsünden bağlamak veya taşımak için kullanılır. Bir GPS alıcısı kullanarak doğrusal nesneler (yollar, sahil şeritleri, demiryolu rayları vb.) boyunca mümkün olduğunca çok sayıda iz noktası kaydetmeniz ve ardından bunları uydu görüntülerine uygulamanız gerekir. Yelp, TripAdvisor, Foursquare ve diğerleri, coğrafi konumla bağlantılı çeşitli nesnelerin adlarının güncellenmesinden ve bunları bağımsız olarak OpenStreetMap ve Google Haritalar'a girmekten sorumludur.
Sonuç olarak
İlerleme durmuyor ve haritacılık da bir istisna değil. Bağımsız olarak nesne ekleme, yoğun nüfuslu alanları belirleme ve haritaları analiz etme yeteneğine sahip makine öğrenimi ve sinir ağlarına dayalı hizmetler halihazırda oluşturuluyor. Şu ana kadar bu eğilim henüz çok görünür değil ancak yakın gelecekte insanların OSM'de haritaları düzenlemesine hiç gerek kalmayabilir. Kartograflar, geleceğin, nesnelerin santimetre hassasiyetinde modellenmesi için makine görüşünün kullanılacağı otomatik harita oluşturmada yattığına inanıyor.
Massachusetts Çağdaş Sanat Müzesi'nde
Modern haritacıların işi, nesnelerin konumlarına ilişkin çok kaba hesaplamalar yaparak ideal olmaktan uzak bir diyagram oluşturan geçmişteki meslektaşlarına göre çok daha kolaydır. 20. yüzyılın başlarına kadar haritacılık yavaş yavaş değişti ve o zamana kadar neredeyse hiç boş nokta kalmamasına rağmen haritalar doğrulukla övünemedi.
Hava fotoğrafçılığı çağının başlamasıyla birlikte haritacılar, herhangi bir bölgenin ayrıntılı bir planını çizmelerine olanak tanıyan mükemmel bir araç aldılar. Uydu görüntülemenin ideal navigasyon aracını yaratmak için binlerce yıllık bir çalışmayı tamamlaması gerekiyordu, ancak haritacılar yeni sorunlarla karşı karşıyaydı.
Kartografik sorunları ve hataları çözmeye yönelik bir araç olarak, MAPS.ME hizmetimizin mevcut olduğu verilere dayanarak OpenStreetMap (OSM) projesi ortaya çıktı. OSM büyük miktarda veri içerir: yalnızca özetlenen uydu görüntüleri değil, aynı zamanda yalnızca yerel sakinlerin bildiği bilgiler de. Bugün sizlere gerçek dünyanın nasıl dijitalleştirilip bir haritaya dönüştüğünü daha detaylı anlatacağız.
Bölgenin fotoğraf kaydı
Bu harita 14.000 yaşında
İlk haritalar ilkel tarih döneminde ortaya çıktı. Nehir kıvrımları, sırtlar, vadiler, kayalık zirveler, hayvan yolları - tüm nesneler basit çentikler, dalgalı ve düz çizgilerle işaretlendi. Sonraki haritalar ilk şematik çizimlerden çok uzak değildi.
Pusulanın, teleskopun, sekstantın ve diğer deniz navigasyon aletlerinin icadı ve ardından gelen Büyük Coğrafi Keşifler dönemi, haritacılığın gelişmesine yol açtı, ancak haritalar hâlâ yeterince doğru değildi. Çeşitli araçların ve matematiksel yöntemlerin kullanılması sorunu çözemedi - sonuçta haritalar, doğada oluşturulan açıklamalar veya diyagramlar kullanılarak bir kişi tarafından çizildi.
Haritacılığın gelişiminde yeni bir aşama topografik araştırmayla başladı. Topoğrafik harita üretimi için yer etüdü çalışmaları ilk kez 16. yüzyılda başlamış, ulaşılması zor alanların ilk havadan fototopografik araştırmaları ise 1910'lu yıllarda gerçekleştirilmiştir. Rusya'da, doğruluğu ve kapsamı o zamanlar benzeri görülmemiş olan hem kadastro hem de kötü şöhretli “Genelkurmay haritaları” topograflar tarafından oluşturuldu.
Geçen yüzyılın ortalarından bir şifre çözme örneği
Havadan fotoğraf çekimi sonrasında uzun ve karmaşık bir şifre çözme aşaması gerekmektedir. Görüntüdeki nesnelerin tanımlanıp tanınması, niteliksel ve niceliksel özelliklerinin ortaya konulması ve sonuçların kayıt altına alınması gerekir. Şifre çözme yöntemi, nesnelerin optik ve geometrik özelliklerinin fotografik olarak çoğaltılma modellerine ve bunların mekansal konumları arasındaki ilişkilere dayanmaktadır. Basitçe söylemek gerekirse üç faktör dikkate alınır: optik, görüntü geometrisi ve mekansal yerleşim.
Rölyef verilerini elde etmek için kontur-birleşik ve stereotopografik yöntemler kullanılır. Birinci yöntemde, jeodezik aletler kullanılarak yüzeydeki en önemli noktaların yükseklikleri doğrudan zeminde belirlenir ve daha sonra hava fotoğrafları üzerinde eşyükselti çizgilerinin konumu çizilir. Stereotopografik yöntem, iki görüntünün kısmi örtüşmesini içerir, böylece her biri arazinin aynı alanını gösterir. Stereoskopta bu alan üç boyutlu bir görüntüye benzer. Daha sonra bu model kullanılarak arazi noktalarının yükseklikleri aletler kullanılarak belirlenir.
Uydu görüntüleme
Bir uydudan alınan stereo çift örneği
Uydular stereo görüntüler oluşturmak için benzer şekilde çalışır. Rölyef hakkındaki bilgiler (ve radar interferometrisi dahil olmak üzere diğer birçok veri - dijital arazi modellerinin oluşturulması, yer değiştirmelerin ve dünya yüzeyinin ve yapılarının deformasyonlarının belirlenmesi), Dünya'nın uzaktan algılanması için radar ve optik uydular tarafından sağlanır.
Ultra yüksek çözünürlüklü uydular her şeyin fotoğrafını çekmez (uçsuz bucaksız Sibirya ormanlarının yüksek çözünürlüğe ihtiyacı yoktur), ancak belirli bir bölge için sipariş üzerine. Bu tür uydular arasında örneğin Sentinel (yörüngede radar görüntülemeden sorumlu Sentinel-1, Dünya yüzeyinin optik görüntülemesini gerçekleştiren ve bitki örtüsünü inceleyen Sentinel-2 ve dünya okyanuslarının durumunu izleyen Sentinel-3 bulunmaktadır).
Los Angeles'ın Landsat 8 görüntüsü
Uydular verileri yalnızca görünür spektrumda değil aynı zamanda kızılötesi (ve diğer birçok) spektrumda da gönderir. İnsan gözüyle görülmeyen spektral aralıklardan elde edilen veriler, yüzey türlerinin analiz edilmesini, mahsul büyümesinin izlenmesini, yangınların tespit edilmesini ve çok daha fazlasını mümkün kılar.
Los Angeles görüntüsü, (Landsat 8 terminolojisinde) 4-3-2 bantlarına karşılık gelen elektromanyetik spektrum bantlarını içerir. Landsat kırmızı, yeşil ve mavi sensörleri sırasıyla 4, 3 ve 2 olarak belirler. Bu sensörlerden gelen görüntüler birleştirildiğinde tam renkli bir görüntü ortaya çıkıyor.
Veriler uydu sahipleri ve resmi distribütörler (DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defence and Space ve diğerleri) tarafından alınır ve işlenir. Ülkemizde uydu görüntülerinin ana tedarikçileri "", "" ve ""'dir.
Birçok hizmet, ABD Jeoloji Araştırması (USGS) ve NASA'nın Küresel Arazi Araştırması (GLS) veri kümeleri üzerine kurulmuştur. GLS, verileri öncelikle 1972'den bu yana tüm gezegenin gerçek zamanlı uydu görüntülerini üreten Landsat projesinden alıyor. Landsat'ı kullanarak tüm dünya yüzeyinin yanı sıra son on yılda meydana gelen değişiklikler hakkında bilgi edinebilirsiniz. Tüm kamu haritalama hizmetleri için küçük ölçekli Dünya uzaktan algılama verilerinin ana kaynağı olmaya devam eden proje bu projedir.
MODIS'in bakış açısından
MODIS (MODerate-çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradiometresi) taramalı spektroradyometre, NASA'nın EOS (Dünya Gözlem Sistemi) entegre programının bir parçası olan Terra ve Aqua uydularında bulunur. Ortaya çıkan görüntülerin çözünürlüğü diğer uyduların çoğundan daha kabadır, ancak kapsama alanı, neredeyse gerçek zamanlı olarak günlük küresel görüntü koleksiyonuna olanak tanır. Multispektral veriler, dünyanın yüzeyini, okyanusunu ve atmosferini analiz etmek için kullanışlıdır; bulutlardaki, kardaki, buzdaki, su kütlelerindeki, bitki örtüsündeki değişiklikleri hızlı bir şekilde (kelimenin tam anlamıyla birkaç saat içinde) incelemenize, sel, yangın dinamiklerini izlemenize, vesaire.
Uydulara ek olarak, "dikey" araştırma için umut verici başka bir alan daha var - dronlardan veri elde etmek. Şirket, tarım arazilerini filme almak için dronları (nadiren dört pervaneli helikopter) bu şekilde gönderiyor; bunun uydu veya uçak kullanmaktan daha ekonomik olduğu ortaya çıkıyor.
Uydular çok çeşitli bilgiler sağlar ve tüm Dünya'nın fotoğrafını çekebilir, ancak şirketler yalnızca ihtiyaç duydukları alan için veri sipariş eder. Uydu görüntülerinin yüksek maliyeti nedeniyle şirketler büyük şehirlerin bölgelerini detaylandırmayı tercih ediyor. Taşra olarak kabul edilen her şey genellikle çok genel anlamda filme alınır. Sürekli bulutlu olan bölgelerde uydular giderek daha fazla görüntü alarak net görüntüler elde etmekte ve maliyetleri artırmaktadır. Ancak bazı BT şirketleri tüm ülkelerden görsel satın almaya gücü yetiyor. Örneğin Bing Haritalar.
Vektör haritaları uydu görüntüleri ve saha ölçümleri temel alınarak oluşturulur. İşlenen vektör verileri, kağıt haritalar basan ve/veya haritalama hizmetleri oluşturan şirketlere satılır. Uydu görüntülerini kullanarak haritaları kendiniz çizmek pahalıdır; bu nedenle birçok şirket, Google Haritalar API'sı veya Mapbox SDK'sını temel alan hazır bir çözüm satın almayı ve bunu kendi haritacı kadrosuyla geliştirmeyi tercih eder.
Uydu haritalarıyla ilgili sorunlar
En basit durumda, modern bir harita çizmek için, bir uydu görüntüsünü veya bir parçasını alıp düzenleyicide veya bazı çevrimiçi etkileşimli harita oluşturma hizmetlerinde tüm nesneleri yeniden çizmek yeterlidir. İlk bakışta, yukarıdaki OSM örneğinde her şey yolunda; yollar olması gerektiği gibi görünüyor. Ancak bu sadece ilk bakışta. Aslında bu dijital veriler, nesnelerin gerçek konumuna göre çarpıtıldığı ve kaydırıldığı için gerçek dünyaya karşılık gelmiyor.
Uydu, belirli bir açıyla yüksek hızda fotoğraf çekiyor, fotoğraf çekme süresi sınırlı, görüntüler birbirine yapıştırılmış... Hatalar üst üste biniyor, bu yüzden haritalar oluşturmak için hem yerde hem de coğrafi olarak fotoğraf ve video çekimlerini kullanmaya başladılar. -belirli bir rotanın varlığının açık bir kanıtı olan arabaların takibi.
Yetersiz ortodüzeltme nedeniyle sorunun ortaya çıktığı bir fotoğraf örneği: izler suyun yakınında mükemmel bir şekilde uzanıyordu, ancak sağdaki dağda kaymışlardı
Arazi, çekim koşulları ve kamera türü, görüntülerdeki bozulmaların görünümünü etkiler. Distorsiyonları ortadan kaldırma ve orijinal görüntüyü ortografik bir projeksiyona, yani arazinin her noktasının kesinlikle dikey olarak gözlemlendiği bir projeksiyona dönüştürme sürecine orto-düzeltme denir.
Sonuç olarak görüntüdeki piksellerin yeniden dağıtılması
Yalnızca belirli bir nokta üzerinden çekim yapacak bir uydu kullanmak pahalı olduğundan çekimler 45 dereceye ulaşabilen bir açıyla gerçekleştiriliyor. Yüzlerce kilometrelik bir yükseklikten bakıldığında bu, önemli ölçüde bozulmaya yol açar. Doğru haritalar oluşturmak için yüksek kaliteli ortorektifikasyon hayati öneme sahiptir.
Haritalar hızla geçerliliğini kaybediyor. Yeni bir otopark mı açtınız? Çevre yolu yaptınız mı? Mağaza farklı bir adrese mi taşındı? Tüm bu durumlarda bölgenin güncel olmayan fotoğrafları işe yaramaz hale geliyor. İster nehirdeki bir geçit ister ormandaki bir yol olsun, pek çok önemli detayın uzaydan alınan görüntülerde görünmediğinden bahsetmiyorum bile. Dolayısıyla haritalar üzerinde çalışmak son noktayı koymanın mümkün olmadığı bir süreçtir.
OpenStreetMap nasıl yapılır?
Uydu görüntüsü üzerinde harita oluştururken ilk adım, iz verilerini kullanarak yollar çizmektir. İzler hareketi coğrafi koordinatlarla tanımladığından yolun tam olarak nereden geçtiğini belirlemek kolaydır. Daha sonra diğer tüm nesneler çizilir. Eksik ve alan nesneleri görüntülerden oluşturulur ve nesnelerin sahipliğini gösteren veya arka plan bilgileriyle tamamlayan imzalar gözlemlerden veya kayıtlardan alınır.
Çeşitli bilgilerle dolu bir harita oluşturmak için, analizi, dönüşümü, analizi ve basımı için coğrafi verilerle çalışmak üzere tasarlanmış bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) kullanılır. GIS ile herhangi bir verinin görselleştirilmesiyle kendi haritanızı oluşturabilirsiniz. Haritalar için GIS'e Rosstat'tan, belediyelerden, bakanlıklardan, departmanlardan (tümü jeouzaysal veriler olarak adlandırılan) veriler ekleyebilirsiniz.
Coğrafi veriler nereden geliyor?
Böylece uydu görüntüleri gerçeğe göre onlarca metre kaydırılır. Gerçekten doğru bir harita oluşturmak için kendinizi bir navigatör (GPS alıcısı) veya normal bir telefonla donatmanız gerekir. Ardından, bir alıcıyı veya telefonunuzdaki bir uygulamayı kullanarak maksimum sayıda izleme noktası kaydedin. Kayıt, yerde bulunan doğrusal nesneler boyunca gerçekleştirilir - nehirler ve kanallar, yollar, köprüler, demiryolu ve tramvay yolları vb. uygundur.
Herhangi bir bölüm için tek bir parça asla yeterli değildir - kendileri de belirli bir hata düzeyiyle kaydedilir. Daha sonra uydu alt katmanı, farklı zamanlarda kaydedilen birden fazla ize hizalanır. Diğer bilgiler açık kaynaklardan alınır (veya veri sağlayıcı tarafından bağışlanır).
Çeşitli şirketler hakkında bilgi olmadan kartları hayal etmek zordur. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ve diğerleri, GPS konumuyla bağlantılı kuruluşlar hakkında yerel veriler topluyor. Topluluk (yerel işletmelerin doğrudan temsilcileri dahil) verileri OpenStreetMap ve Google Haritalar'a bağımsız olarak giriyor. Büyük ağların tümü bilgileri kendileri ekleme zahmetine girmek istemez, bu nedenle şubeleri haritalara yerleştirmeye ve verileri güncel tutmaya yardımcı olan şirketlere (ve diğerlerine) yönelirler.
Bazen mobil uygulamalar aracılığıyla haritalara gerçek dünyadaki nesnelerle ilgili bilgiler eklenir - anında sahada bir kişi kartografik verileri doğru bir şekilde güncelleme fırsatına sahip olur. Bu amaçla MAPS.ME, güncellenen verilerin doğrudan OpenStreetMap veritabanına gitmesini sağlayan yerleşik bir harita düzenleyicisine sahiptir. Bilgilerin doğruluğu OSM topluluğunun diğer üyeleri tarafından doğrulanır. Öte yandan OSM'den gelen veriler MAPS.ME'ye "ham" biçimde giriyor. Kullanıcının akıllı telefon ekranında görünmeden önce işlenir ve paketlenir.
Gelecek: sinir ağı haritalayıcıları
Bölgelerin coğrafi özellikleri
Bölgenizin kapsamlı coğrafi özellikleri.
Bu soruyu cevaplarken aşağıdaki plana uymalısınız:
1. Bölgenin coğrafi konumu. Arsanın alanı. Sınırlar. Bölgenin doğal “çerçevesi” (ana doğal nesneler). EGP bölgesi. Bölgenin sosyo-ekonomik “çerçevesi” (şehirler ve ana ulaşım yolları).
2. Bölgenin gelişim tarihi. Bölge gelişiminin aşamaları. Kaşifler, kaşifler, kaşifler. Toponimi.
3. Bölgenin doğal kaynak potansiyeli. Doğal koşullar ve kaynaklar. Bölgesel kombinasyonlar. Manzaralar. Çiftlik ihtiyaçları için doğal koşulların ve kaynakların değerlendirilmesi.
4. Nüfus büyüklüğü. Demografik durum. Göçler. Kentleşme. Kompozisyon, yapı. Halklar. Diller. Dinler. Yerleşme.
5. Temizlik. Sanayi. Tarım. Ulaşım. Uzmanlık dalları. Coğrafi işbölümüne katılım.
6. Bölge geliştirme sorunları: çevresel, demografik, sosyal vb.
Modern haritacılık son yıllarda önemli değişikliklere uğramıştır.
topografik haritalar oluşturma teknolojileri. Şu anda ana ürünler
Roscartografi işletmeleri dijitalleşti,
elektronik haritalar, coğrafi bilgi sistemleri, ortofoto haritalar, ortofoto haritalar.
Dijital topografik haritayla birleştirilmiş ortomosaik görselliği geliştirir
genel olarak topografik bilgilerin algılanması, bu ihtiyaç duyanlar için değerlidir
faaliyetinin doğası gereği mekansal bilgi ve aynı zamanda
topograf (haritacı), haritaların geleneksel topografik işaretlerini algılaması onun için zor
ve planlar. Yeni ürünler yaratmak, geleneksel yaratma yöntemlerinin bir kombinasyonunu gerektirir
yeni, modern yöntemlerle topografik haritalar.
Saha çalışmalarının (ölçümlerin) yanı sıra uzaktan ölçümler de yaygın olarak kullanılmaktadır.
Toprak sondaj yöntemleri. Hava fotoğrafçılığı: siyah beyaz, renkli, spektrozonal ve
Termal görüntüleme; çeşitli spektral bölgelerde dünya yüzeyinin uzay fotoğrafçılığı.
Uzaktan algılama yöntemlerinin kullanılması hızlı bir şekilde kapsamayı mümkün kılar
Dünya yüzeyinin geniş alanları (ulaşılması zor olanlar dahil) ve alma
modern donanımın yanı sıra tüm nesneler hakkında gerekli bilgiler
Bu malzemeler üzerinde yüksek hassasiyette ölçümler gerçekleştirecek yazılım sistemleri.
Şu anda Sevzapgeoinform merkezinin çeşitli yöntemleri var
dijital bir temel oluşturmak:
PCM (orijinal kartografik materyaller) kullanılarak – DPC'ler (saydamlar) taranır
Kartografik fabrikalarda basılı belgelerin yapıldığı kalıcı depolama
“ARM-RASTER2” dijital bir harita oluşturur. Bu teknolojinin iyi tarafı şunları yapabilmenizdir:
Harita içeriğinin yarısından fazlasını otomatik modda vektörleştirin çünkü DPH:
Haritanın içeriğine göre bölümler (rölyef, hidrografi, orman dolguları ve hidrografi,
kontur, kombinasyon). Teknoloji orta ölçekler (1:10.000 - 1:1.000.000) için kabul edilebilir düzeydedir.
Zemin etüdü materyallerine dayanmaktadır: Takeometrik araştırma, hatta bazen doğrusal araştırma. Bu,
Kural olarak geniş çekim alanları yoktur. Bazen olmadan çekim yapmak tavsiye edilir
saha yöntemini kullanarak geniş bir kapalı arazi alanı ve ardından VIDAR tipi bir tarayıcıda,
13,5 mm'ye kadar sert bir taban üzerinde kartografik malzemeleri taramanıza olanak tanır,
Bu zemin etüdü materyallerini tarıyoruz, taramaları birbirine bağlıyoruz ve bunları vektörleştiriyoruz.
Bugün Sevzapgeoinform merkezinde topografik oluşturmanın ana yöntemlerinden biri
Dijital topografik haritalar da dahil olmak üzere haritalar stereotopografiktir
yöntem. Harita sıfırdan oluşturuluyor ve gerçekleştiriliyor (güncelleniyor). Onlar. minimum alan
Maksimum masa başı çalışma, maliyeti düşürür ve yaratım döngüsünü kısaltır
topoğrafik harita.
Artık Merkezimiz yüksek gereksinimleri karşılayan modern bir teknik temele sahip
uluslararası standartlarda ve yüksek kalitede dijital topoğrafik haritalar oluşturmanıza olanak tanır.
doğruluk ve kısa sürede. Elimizde: RC30 – yüksek hızlı hava fotoğrafçılığı kamerası
mercek çözünürlüğü (ağırlıklı ortalama milimetre başına 110 satır); PAV30 –
sırasında uçağın eğim, yuvarlanma ve sürüklenme açılarını düzelten jiroskop stabilizasyon platformu
hava fotoğrafçılığının zamanı; ASCOT – donanım-yazılım kontrol sistemi
GPS uydularını kullanarak uçuş ve fotoğraf merkezlerinin koordinatlarının alınması;
Flykin Suite+ - GPS verileri için işlem sonrası program; ORIMA - ayarlama programı
fotoğraf merkezlerinin koordinatlarını kullanan fotogrametrik ölçümler
GPS tanımları; DSW500, tarama yapmanızı sağlayan bir fotogrametrik tarayıcıdır.
5 mikron çözünürlüklü fotografik görüntü; SD2000 – analitik fotogrametrik
istasyon. Yukarıdaki ekipmanların tümü İsviçre yapımıdır (şirket
Dijital topografik haritalar oluşturmak için dijital kullanıyoruz
“PHOTOMOD” ve “TSFS” gibi fotogrametrik kompleksler oluşturuldu
Rus geliştiriciler, fotogrametrik bir kompleks gerçekleştirmeye izin veriyor
kullanarak doğrudan bilgisayarda çalışır (ortofoto haritaların oluşturulması dahil)
Stereo gözlükler veya stereo eklentiler.
Stereotopografik olarak topografik bir temel oluşturma süreci
● Hava fotoğrafçılığının plan-irtifa hazırlanmasına yönelik saha çalışması. İşaretleme
hava fotoğrafçılığı yapmadan önce kimlik tespiti (minimum). Eğer alan
yaklaşan çalışma birçok konturla doludur ve bu konturlar belirlenebilir
Oluşturulan haritanın ölçeğinde 0,1 mm hassasiyetle havadan çekilen fotoğraflar üzerine planlanarak
irtifa referansı halihazırda tamamlanmış materyaller kullanılarak gerçekleştirilebilir
hava fotoğrafçılığı.
● Fotoğraf çekme merkezlerinin koordinatlarının belirlenmesiyle hava fotoğrafçılığı (kullanılarak
donanım ve yazılım kompleksi ASCOT).
● Topografik planların oluşturulmasına yönelik teknolojinin zorunlu bir bileşeni
stereotopografik yöntem fotografik verilerin kodunun çözülmesidir.
Bir fotoğraftaki arazi nesnelerinin tanınmasını içeren görüntü,
onların özelliklerini belirlemek. Kod çözme saha veya ofis olabilir.
Topografik duruma bağlı olarak daha sıklıkla saha ve ofis kombinasyonunda
Araştırma alanı bilgisi ve çalışma alanının benimsenen teknolojik şeması
şifre çözme ofisten önce veya sonra gerçekleştirilir.
● Doğruluğu karşılayan parametrelerle havadan fotoğrafların taranması
topografik temel.
● Doğrudan dijital topografik haritanın temelini oluşturmak
Fotogrametrik istasyonlarda stereotopografik yöntem.
● Dijital temelin Müşterinin yazılım ürününe dönüştürülmesi ve teslimatı
GOST'lerin, OST'lerin ve düzenleyici gereksinimlerin dijital topografik haritası
teknik belgeler, Müşteri.
● Yeni oluşturulan (geçerli) bir CBS kullanarak belirli bir CBS yazmak
dijital topografik harita.
● Ürünlerin Müşteriye aktarılması.
Doğrudan “PHOTOMOD”da Merkez, yaratmak için büyük miktarda çalışma gerçekleştirdi.
Taimyr sahasında 23.000 km² alan üzerinde 1:25.000 ölçekli dijital harita. Oldu
tüm çalışma gerçekleştirildi: fotoğraf üçgenleme, tesviye, dijital inşaat
arazi modelleri ve ortofoto haritaların oluşturulması. Aynı yıl yaratmaya başlıyoruz
dijital haritalar ve ortofoto haritalar aynı yazılım paketinde halihazırda 50.000'lik bir alanı kapsıyor
Bu sitedeki çalışma teknolojisi aşağıdaki gibidir:
1. Asetatların taranması. (hava negatifleri daha önce basılmıştı
şeffaflar).
2. Referans ağının fotogrametrik kalınlaşması.
3. Sayısal arazi modelinin oluşturulması.
4. Tek stereo çiftlerden ortofoto haritaların oluşturulması.
5. Durum düzeninin yamukunda tek stereo çiftlerden ortomosaiklerin dikilmesi
Teknik spesifikasyonlara uygun ölçekte.
6. Ortofoto haritaların yorumlanması ve sayısal haritaların oluşturulması.
7. Bireysel dijital kart isimlendirmelerinin tek bir dijital alanda birleştirilmesi.
Asetatlar Mustek'in Paragon A3 PRO tarayıcısı kullanılarak tarandı.
çözünürlük 1200 dpi. Ortaya çıkan geometrik bozulmaları düzeltmek için
yazdırma tarayıcısı, taranan dosya ScanCorrect programı tarafından işlendi
(“Rakurs” şirketi tarafından geliştirilmiştir). Daha sonra AT modülünde (Fotomod sistemi)
referans ağının fotogrametrik kalınlaşması. Daha sonra StereoDraw modülüne aktardık
kabartma (eski topografik haritalar kullanılarak daha önce sayısallaştırılan yataylar),
stereo modunda eski kabartmanın modelin yüzeyine "oturup oturmadığını" kontrol ettik.
Bazen rölyefte değişiklikler oldu, bazen stereoskopik yatay çizgiler düzeltildi.
Rölyef, StereoDraw modülünden yapısal çizgiler şeklinde DTM modülüne dönüştürüldü ve
bir dijital arazi modeli oluşturdu ve buna dayanarak her stereo çiftin ortofoto haritasını çıkardı ve
VectOr modülüne "atıldı". VectOr modülünde ayrı stereo çiftleri birleştirildi
1:25.000, 1:50.000 ve 1:100.000 ölçeklerinde tek yamuk, durum düzeni. İle
ArcView programındaki ortomosaiklerin alan kullanılarak görüntüsü ve
ofis yorumu, dijital topoğrafik haritalar oluşturuldu
ölçek 1: 25.000.
Photomod sisteminde 6 ay içerisinde (bu süreye sistemde çalışacak eğitimler dahildir)
Merkezde trapezoidal ortofoto üretimine kadar yaklaşık 700 adet işlem yapılmıştır.
hava fotoğrafları - bu, bu sistemin tamamen çalışır durumda olduğunu göstermektedir.
Photomod sisteminde çalışırken iyileştirmeye yönelik birçok önerimiz vardı.
Photomod sistemleri ve bize göründüğü gibi Rakurs şirketi bunları dikkate alacaksa, Photomod yalnızca
fotogrametrik işleme pazarındaki konumuna fayda sağlayacak ve daha da güçlendirecek
hava fotoğrafçılığı malzemeleri.
10 yıldır, dijital fotogrametrik istasyonlarda (DPS) uygulanan dijital fotogrametri yöntemleri, Roscartography'nin üretim işletmelerinde dijital haritalar ve planlar oluşturmak ve güncellemek ve havacılık malzemeleriyle ilgili diğer ürün türlerini elde etmek için yaygın olarak kullanılmaktadır. Dijital yöntemlerin üretime dahil edilmesinde önemli bir kilometre taşı, Roskartografiya başkanının 19 Şubat 2001 tarihli CFS'nin sanayi işletmelerinde öncelikli kullanımına ilişkin talimatıydı. Belge, CFS'de dijital haritalar ve planlar oluşturma ve güncelleme seçenekleri için tüm teknik projelerin sunulmasını gerektiriyordu.
TsFS'nin geliştirilmesi, 1995 yılında Devlet Bilim ve Üretim Kuruluşu "Geosystem" (Ukrayna) ile birlikte TsNIIGAiK'de başladı ve ilk üretim uygulaması 1997 yılında gerçekleşti. Bu gelişmeyi en başarılı şekilde uygulayan ve sektördeki ilk kuruluşlardan biri. BaltAGP, NovgorodAGP, YuzhAGP, yeni yöntemlerin geliştirilmesine ve bunların iyileştirilmesinde yardım sağlanmasına önemli katkı sağladı. Bugüne kadar, sanayi kuruluşları 1000'den fazla dijital istasyon kullanıyor ve bu da onların, tüm büyük ölçekli serilerin dijital veri merkezlerinin oluşturulması, güncellenmesi ve genelleştirilmesi de dahil olmak üzere topografik haritalamanın tüm ana görevlerini çözen temel bir teknik araç olarak görülmesine olanak tanıyor. havacılık görsellerinin hazırlanması, ortofoto haritaların ve fotoğraf haritalarının elde edilmesi, dijital yayın orijinallerinin hazırlanması ve diğer ürünlerin alınması. Oluşturulan dijital haritaların bilgi desteği, Roscartografi ve Rusya Federasyonu Savunma Bakanlığı Genelkurmay Başkanlığı VTU'sunun gerekliliklerini karşılar ve bu, diğer topografik ve coğrafi bilgi sistemlerine dönüşüm için düzenleyici bir ürün elde edilmesini mümkün kılar.
2. Teknolojik süreçlerin otomasyonu
Daha önce kullanılan yöntemlerle karşılaştırıldığında DFS, aşağıdakilerin gerçekleştirilmesi de dahil olmak üzere dijital topografik haritalar (DTC) ve planlar (DTP) oluşturmaya ve güncellemeye yönelik teknolojilerdeki bir dizi emek yoğun ve rutin süreçleri otomatikleştirmenize olanak tanır:
- Fotogrametrik ağ ayarının sonuçlarına göre stereo modelin otomatik olarak geri yüklenmesi;
- Tüm ölçek aralığı için kartografik şablonlar kullanılarak nesnelerin otomatik oluşturulması ve grafik gösterimi;
- Oluşturulan haritalar için kalite kontrol süreçlerinin otomasyonu;
- Bir fotogrametrik blok ve ayrı bir stereo çiftinin görüntülerinin iç, göreceli ve dış yönelimi aşamalarında noktaların otomatik olarak tanımlanması;
- Düzenli veya düzensiz bir ızgara kullanarak bir DEM'in otomatik olarak oluşturulması;
- Belirli bir kabartma bölümüne sahip kontur çizgilerinin otomatik olarak oluşturulması;
- Orta yükseklikteki mevcut kabartma bölümlerine dayalı olarak ek konturların otomatik olarak oluşturulması;
- DEM'in yatay çizgiler boyunca otomatik inşası;
- Blok başına bir ortofoto görüntünün otomatik olarak oluşturulması;
- Bir nesnenin stereo çizimi sırasında işlenmekte olan bir sonraki görüntünün (stereo çifti) otomatik olarak yüklenmesi;
- Otomatik stereo tanımlama modunda konturların ve kazıkların stereoskopik koleksiyonu.
3. Teknoloji ve yazılımın iyileştirilmesi
3.1. Fotogrametrik kalınlaşma
Anket gerekçesinin fotogrametrik kalınlaştırılması teknolojisi, gerçek zamanlı olarak dijital fotoğraf üçgenlemesi sağlar; Bağlantı noktalarının ölçülmesi sürecinde, elde edilen veriler, ayarlama sonuçlarının kontrolü ile ayarlanır. Bu, olası ölçüm hatalarını yerelleştirmenize ve hızlı bir şekilde ortadan kaldırmanıza olanak tanıyarak bunların birikmesini önler. Çevrimiçi teknolojiyi uygulamak için, Teknik Bilimler Doktoru tarafından geliştirilen tanınmış Photocom yazılım paketi, CFS yazılımına entegre edilmiştir. BT. Antipov. Yoğunlaştırma teknolojisinin bir özelliği, ölçülen ağ noktasını gösteren tüm bitişik görüntüleri aynı anda monitör ekranında görüntüleme yeteneğidir. Bu yaklaşım, tüm örtüşen görüntülerde aynı adı taşıyan noktaların otomatik olarak tanımlanmasına ve olası hataların görsel olarak izlenmesine yönelik yöntemlerin daha kapsamlı bir şekilde kullanılmasını mümkün kılar.
Fotogrametrik yoğunlaştırma sonucu elde edilen görüntülerin dış yönlendirme elemanları daha sonraki işleme süreçlerinde (DEM, ortofoto, haritalama) kullanılır. Teknoloji ve yazılımdaki son gelişmeler, dijital blok düzeni kullanılarak bir üçgenleme bloğunun taslağının hazırlanması, önceden ölçülmüş ve ayarlanmış birkaç bitişik blok kullanılarak tek bir büyük boyutlu bloğun inşası, ayarlama sonuçlarının stereoskopik kontrolünün otomasyonu ile ilgilidir. blok içinde görüntülerde boşluklar, “delikler” bulunan bir uçuşa dayalı bir bloğun inşası . Depolama bankasıyla mutabakata varılan formatlarda kontrol noktalarının fotoğraf taslaklarını ve koordinatlarını elde etmek için yazılım geliştirilmiştir.
3.2. Dijital yükseklik modelinin elde edilmesi
Ortorektifikasyon için kabartma hakkında dijital bilgi elde etme, dijital veri merkezinin yüksek irtifa kısmını oluşturma ve dijital veri merkezi teknolojisi stereoskopik görüntü işlemeye dayanmaktadır. Stereoskopik arazi edinimi otomatik, etkileşimli veya manuel kullanır
modlar veya bunların kombinasyonları.
Massachusetts Çağdaş Sanat Müzesi'nde
Modern haritacıların işi, nesnelerin konumlarına ilişkin çok kaba hesaplamalar yaparak ideal olmaktan uzak bir diyagram oluşturan geçmişteki meslektaşlarına göre çok daha kolaydır. 20. yüzyılın başlarına kadar haritacılık yavaş yavaş değişti ve o zamana kadar neredeyse hiç boş nokta kalmamasına rağmen haritalar doğrulukla övünemedi.
Hava fotoğrafçılığı çağının başlamasıyla birlikte haritacılar, herhangi bir bölgenin ayrıntılı bir planını çizmelerine olanak tanıyan mükemmel bir araç aldılar. Uydu görüntülemenin ideal navigasyon aracını yaratmak için binlerce yıllık bir çalışmayı tamamlaması gerekiyordu, ancak haritacılar yeni sorunlarla karşı karşıyaydı.
Kartografik sorunları ve hataları çözmeye yönelik bir araç olarak, MAPS.ME hizmetimizin mevcut olduğu verilere dayanarak OpenStreetMap (OSM) projesi ortaya çıktı. OSM büyük miktarda veri içerir: yalnızca özetlenen uydu görüntüleri değil, aynı zamanda yalnızca yerel sakinlerin bildiği bilgiler de. Bugün sizlere gerçek dünyanın nasıl dijitalleştirilip bir haritaya dönüştüğünü daha detaylı anlatacağız.
Bölgenin fotoğraf kaydı
Geçen yüzyılın ortalarından bir şifre çözme örneği
Havadan fotoğraf çekimi sonrasında uzun ve karmaşık bir şifre çözme aşaması gerekmektedir. Görüntüdeki nesnelerin tanımlanıp tanınması, niteliksel ve niceliksel özelliklerinin ortaya konulması ve sonuçların kayıt altına alınması gerekir. Şifre çözme yöntemi, nesnelerin optik ve geometrik özelliklerinin fotografik olarak çoğaltılma modellerine ve bunların mekansal konumları arasındaki ilişkilere dayanmaktadır. Basitçe söylemek gerekirse üç faktör dikkate alınır: optik, görüntü geometrisi ve mekansal yerleşim.
Rölyef verilerini elde etmek için kontur-birleşik ve stereotopografik yöntemler kullanılır. Birinci yöntemde, jeodezik aletler kullanılarak yüzeydeki en önemli noktaların yükseklikleri doğrudan zeminde belirlenir ve daha sonra hava fotoğrafları üzerinde eşyükselti çizgilerinin konumu çizilir. Stereotopografik yöntem, iki görüntünün kısmi örtüşmesini içerir, böylece her biri arazinin aynı alanını gösterir. Stereoskopta bu alan üç boyutlu bir görüntüye benzer. Daha sonra bu model kullanılarak arazi noktalarının yükseklikleri aletler kullanılarak belirlenir.
Uydu görüntüleme
WorldView-1 uydusundan stereo çift örneği
Uydular stereo görüntüler oluşturmak için benzer şekilde çalışır. Rölyef hakkındaki bilgiler (ve radar interferometrisi dahil olmak üzere diğer birçok veri - dijital arazi modellerinin oluşturulması, yer değiştirmelerin ve dünya yüzeyinin ve yapılarının deformasyonlarının belirlenmesi), Dünya'nın uzaktan algılanması için radar ve optik uydular tarafından sağlanır.
Ultra yüksek çözünürlüklü uydular her şeyin fotoğrafını çekmez (uçsuz bucaksız Sibirya ormanlarının yüksek çözünürlüğe ihtiyacı yoktur), ancak belirli bir bölge için sipariş üzerine. Bu tür uydular arasında örneğin Landsat ve Sentinel (yörüngede radar görüntülemeden sorumlu Sentinel-1, Dünya yüzeyinin optik görüntülemesini gerçekleştiren ve bitki örtüsünü inceleyen Sentinel-2 ve dünya okyanuslarının durumunu izleyen Sentinel-3 bulunmaktadır) ).
Los Angeles'ın Landsat 8 görüntüsü
Uydular verileri yalnızca görünür spektrumda değil aynı zamanda kızılötesi (ve diğer birçok) spektrumda da gönderir. İnsan gözüyle görülmeyen spektral aralıklardan elde edilen veriler, yüzey türlerinin analiz edilmesini, mahsul büyümesinin izlenmesini, yangınların tespit edilmesini ve çok daha fazlasını mümkün kılar.
Los Angeles görüntüsü, (Landsat 8 terminolojisinde) 4-3-2 bantlarına karşılık gelen elektromanyetik spektrum bantlarını içerir. Landsat kırmızı, yeşil ve mavi sensörleri sırasıyla 4, 3 ve 2 olarak belirler. Bu sensörlerden gelen görüntüler birleştirildiğinde tam renkli bir görüntü ortaya çıkıyor.
Veriler uydu sahipleri ve resmi distribütörler (DigitalGlobe, e-Geos, Airbus Defence and Space ve diğerleri) tarafından alınır ve işlenir. Ülkemizde uydu görüntülerinin ana tedarikçileri Russian Space Systems, Sovzond ve Scanex'tir.
Birçok hizmet, ABD Jeoloji Araştırması (USGS) ve NASA'nın Küresel Arazi Araştırması (GLS) veri kümeleri üzerine kurulmuştur. GLS, verileri öncelikle 1972'den bu yana tüm gezegenin gerçek zamanlı uydu görüntülerini üreten Landsat projesinden alıyor. Landsat'ı kullanarak tüm dünya yüzeyinin yanı sıra son on yılda meydana gelen değişiklikler hakkında bilgi edinebilirsiniz. Tüm kamu haritalama hizmetleri için küçük ölçekli Dünya uzaktan algılama verilerinin ana kaynağı olmaya devam eden proje bu projedir.
MODIS perspektifinden Bahamalar
MODIS (MODerate-çözünürlüklü Görüntüleme Spektroradiometresi) taramalı spektroradyometre, NASA'nın EOS (Dünya Gözlem Sistemi) entegre programının bir parçası olan Terra ve Aqua uydularında bulunur. Ortaya çıkan görüntülerin çözünürlüğü diğer uyduların çoğundan daha kabadır, ancak kapsama alanı, neredeyse gerçek zamanlı olarak günlük küresel görüntü koleksiyonuna olanak tanır.
Multispektral veriler, dünyanın yüzeyini, okyanusunu ve atmosferini analiz etmek için kullanışlıdır; bulutlardaki, kardaki, buzdaki, su kütlelerindeki, bitki örtüsündeki değişiklikleri hızlı bir şekilde (kelimenin tam anlamıyla birkaç saat içinde) incelemenize, sel, yangın dinamiklerini izlemenize, vesaire.
Uydulara ek olarak, "dikey" araştırma için umut verici başka bir alan daha var - dronlardan veri elde etmek. DroneMapper şirketi tarım arazilerini filme almak için dronları (nadiren quadcopters) bu şekilde gönderiyor - bunun uydu veya uçak kullanmaktan daha ekonomik olduğu ortaya çıkıyor.
Uydular çok çeşitli bilgiler sağlar ve tüm Dünya'nın fotoğrafını çekebilir, ancak şirketler yalnızca ihtiyaç duydukları alan için veri sipariş eder. Uydu görüntülerinin yüksek maliyeti nedeniyle şirketler büyük şehirlerin bölgelerini detaylandırmayı tercih ediyor. Taşra olarak kabul edilen her şey genellikle çok genel anlamda filme alınır. Sürekli bulutlu olan bölgelerde uydular giderek daha fazla görüntü alarak net görüntüler elde etmekte ve maliyetleri artırmaktadır. Ancak bazı BT şirketleri tüm ülkelerden görsel satın almaya gücü yetiyor. Örneğin Bing Haritalar.
Vektör haritaları uydu görüntüleri ve saha ölçümleri temel alınarak oluşturulur. İşlenen vektör verileri, kağıt haritalar basan ve/veya haritalama hizmetleri oluşturan şirketlere satılır. Uydu görüntülerini kullanarak haritaları kendiniz çizmek pahalıdır; bu nedenle birçok şirket, Google Haritalar API'sı veya Mapbox SDK'sını temel alan hazır bir çözüm satın almayı ve bunu kendi haritacı kadrosuyla geliştirmeyi tercih eder.
Uydu haritalarıyla ilgili sorunlar
En basit durumda, modern bir harita çizmek için, bir uydu görüntüsünü veya bir parçasını alıp düzenleyicide veya bazı çevrimiçi etkileşimli harita oluşturma hizmetlerinde tüm nesneleri yeniden çizmek yeterlidir. İlk bakışta, yukarıdaki OSM örneğinde her şey yolunda; yollar olması gerektiği gibi görünüyor. Ancak bu sadece ilk bakışta. Aslında bu dijital veriler, nesnelerin gerçek konumuna göre çarpıtıldığı ve kaydırıldığı için gerçek dünyaya karşılık gelmiyor.
Uydu, belirli bir açıyla yüksek hızda fotoğraf çekiyor, fotoğraf çekme süresi sınırlı, görüntüler birbirine yapıştırılmış... Hatalar üst üste biniyor, bu yüzden haritalar oluşturmak için hem yerde hem de coğrafi olarak fotoğraf ve video çekimlerini kullanmaya başladılar. -belirli bir rotanın varlığının açık bir kanıtı olan arabaların takibi.
Yetersiz ortodüzeltme nedeniyle sorunun ortaya çıktığı bir fotoğraf örneği: izler suyun yakınında mükemmel bir şekilde uzanıyordu, ancak sağdaki dağda kaymışlardı
Arazi, çekim koşulları ve kamera türü, görüntülerdeki bozulmaların görünümünü etkiler. Distorsiyonları ortadan kaldırma ve orijinal görüntüyü ortografik bir projeksiyona, yani arazinin her noktasının kesinlikle dikey olarak gözlemlendiği bir projeksiyona dönüştürme sürecine orto-düzeltme denir.
Ortodüzeltme sonucunda görüntüdeki piksellerin yeniden dağıtılması
Yalnızca belirli bir nokta üzerinden çekim yapacak bir uydu kullanmak pahalı olduğundan çekimler 45 dereceye ulaşabilen bir açıyla gerçekleştiriliyor. Yüzlerce kilometrelik bir yükseklikten bakıldığında bu, önemli ölçüde bozulmaya yol açar. Doğru haritalar oluşturmak için yüksek kaliteli ortorektifikasyon hayati öneme sahiptir.
Haritalar hızla geçerliliğini kaybediyor. Yeni bir otopark mı açtınız? Çevre yolu yaptınız mı? Mağaza farklı bir adrese mi taşındı? Tüm bu durumlarda bölgenin güncel olmayan fotoğrafları işe yaramaz hale geliyor. İster nehirdeki bir geçit ister ormandaki bir yol olsun, pek çok önemli detayın uzaydan alınan görüntülerde görünmediğinden bahsetmiyorum bile. Dolayısıyla haritalar üzerinde çalışmak son noktayı koymanın mümkün olmadığı bir süreçtir.
OpenStreetMap nasıl yapılır?
Resim
Uydu görüntüsü üzerinde harita oluştururken ilk adım, iz verilerini kullanarak yollar çizmektir. İzler hareketi coğrafi koordinatlarla tanımladığından yolun tam olarak nereden geçtiğini belirlemek kolaydır. Daha sonra diğer tüm nesneler çizilir. Eksik ve alan nesneleri görüntülerden oluşturulur ve nesnelerin sahipliğini gösteren veya arka plan bilgileriyle tamamlayan imzalar gözlemlerden veya kayıtlardan alınır.
Çeşitli bilgilerle dolu bir harita oluşturmak için, analizi, dönüşümü, analizi ve basımı için coğrafi verilerle çalışmak üzere tasarlanmış bir coğrafi bilgi sistemi (GIS) kullanılır. GIS ile herhangi bir verinin görselleştirilmesiyle kendi haritanızı oluşturabilirsiniz. Haritalar için GIS'e Rosstat'tan, belediyelerden, bakanlıklardan, departmanlardan (tümü jeouzaysal veriler olarak adlandırılan) veriler ekleyebilirsiniz.
Coğrafi veriler nereden geliyor?
Böylece uydu görüntüleri gerçeğe göre onlarca metre kaydırılır. Gerçekten doğru bir harita oluşturmak için kendinizi bir navigatör (GPS alıcısı) veya normal bir telefonla donatmanız gerekir. Ardından, bir alıcıyı veya telefonunuzdaki bir uygulamayı kullanarak maksimum sayıda izleme noktası kaydedin. Kayıt, yerde bulunan doğrusal nesneler boyunca gerçekleştirilir - nehirler ve kanallar, yollar, köprüler, demiryolu ve tramvay yolları vb. uygundur.
Herhangi bir bölüm için tek bir parça asla yeterli değildir - kendileri de belirli bir hata düzeyiyle kaydedilir. Daha sonra uydu alt katmanı, farklı zamanlarda kaydedilen birden fazla ize hizalanır. Diğer bilgiler açık kaynaklardan alınır (veya veri sağlayıcı tarafından bağışlanır).
Çeşitli şirketler hakkında bilgi olmadan kartları hayal etmek zordur. Yelp, TripAdvisor, Foursquare, 2GIS ve diğerleri, GPS konumuyla bağlantılı kuruluşlar hakkında yerel veriler topluyor. Topluluk (yerel işletmelerin doğrudan temsilcileri dahil) verileri OpenStreetMap ve Google Haritalar'a bağımsız olarak giriyor. Büyük ağların tümü bilgileri kendileri ekleme zahmetine girmek istemez, bu nedenle şubeleri haritalara yerleştirmeye ve verileri güncel tutmaya yardımcı olan şirketlere (Brandify, NavAds, Mobilosoft ve diğerleri) yönelirler.
Bazen mobil uygulamalar aracılığıyla haritalara gerçek dünyadaki nesnelerle ilgili bilgiler eklenir - anında sahada bir kişi kartografik verileri doğru bir şekilde güncelleme fırsatına sahip olur. Bu amaçla MAPS.ME, güncellenen verilerin doğrudan OpenStreetMap veritabanına gitmesini sağlayan yerleşik bir harita düzenleyicisine sahiptir. Bilgilerin doğruluğu OSM topluluğunun diğer üyeleri tarafından doğrulanır. Öte yandan OSM'den gelen veriler MAPS.ME'ye "ham" biçimde giriyor. Kullanıcının akıllı telefon ekranında görünmeden önce işlenir ve paketlenir.
Gelecek: sinir ağı haritalayıcıları
Facebook, uydu görüntülerindeki yolları bulmak için makine öğrenimi algoritmalarını kullandıklarını söyledi. Ancak doğrulama, yolları kontrol eden ve bunları OSM verileriyle "yapıştıran" kişiler tarafından zaten yapılıyordu.
Coğrafi etiketli fotoğraf paylaşım hizmeti Mapillary, geçen yıl nesne görüntülerinin semantik segmentasyonunu sağlayan bir özellik ekledi. Aslında, her alandaki nesnenin türünü belirlerken aynı anda görüntüleri tek bir nesneye karşılık gelen ayrı piksel gruplarına ayırmayı başardılar. İnsanlar bunu çok kolay yapıyor; örneğin çoğumuz görüntülerde arabaları, yayaları, evleri tanımlayıp bulabiliriz. Ancak bilgisayarların büyük miktarda veriyi yönlendirmesi zordu.
Mapillary, evrişimli bir sinir ağı üzerinde derin öğrenmeyi kullanarak, bir yol sahnesinde en sık bulunan 12 nesne kategorisini otomatik olarak tanımlamayı başardı. Yöntemleri diğer bilgisayarlı görme problemlerinde ilerleme kaydedilmesine olanak tanıyor. Hareketli nesneler (örneğin, bulutlar ve araçlar) arasındaki tesadüflerin göz ardı edilmesiyle, kaynak verilerinin iki boyutlu veya stereoskopik bir görüntüye dönüştürülmesine yönelik süreç zinciri önemli ölçüde iyileştirilebilir. Mapillary'nin anlamsal bölümlemesi, bazı kentsel alanlardaki bitki örtüsü yoğunluğu veya kaldırımların varlığı hakkında kabaca bir tahmin elde etmenize olanak sağlar.
Sinir ağı, Moskova'nın güneybatısını kalkınma türüne bağlı olarak bölgelere ayırdı
CityClass projesi, bir sinir ağı kullanarak kentsel gelişim türlerini analiz ediyor. Bir şehrin işlevsel bölgelerinin haritasını çıkarmak uzun ve monoton bir iştir, ancak bir bilgisayarı sanayi bölgesini konut bölgesinden ve tarihi bir binayı mikro bölgeden ayırt edecek şekilde eğitebilirsiniz.
Stanford'dan bir grup bilim insanı, gece ve gündüz uydu görüntülerini kullanarak Afrika'daki yoksulluk seviyelerini tahmin etmek için bir sinir ağını eğitti. Izgara ilk önce evlerin ve yolların çatılarını buluyor ve ardından bunu alanların gece aydınlatmasına ilişkin verilerle karşılaştırıyor.
Topluluk, otomatik harita oluşturma alanındaki ilk adımları takip etmeye devam ediyor ve bazı nesneleri çizmek için halihazırda bilgisayarlı görmeyi kullanıyor. Geleceğin sadece insanların değil, makinelerin de yarattığı haritalara ait olacağından şüphe etmek zor.