Afetlerin Öncesi ve Sonrası İçin Haritalama

Afet sonrasında son durum izlemesinin ve kontrollerinin yapılması için gerekli olan modellemelerin çıkartılması durumunda müdahele ve tespitleri hızlandırabilmek mümkündür.

Buna ihtiyaç duyulmasının sebebi bir doğal veya yapay afet sonucunda eskiden oldukları yerde olmayan yapılar, sokaklar, parklar, ağaçlar artık oldukları yerde değillerdir ve o ortamda gezinmek için DJI dronlarına izleme ve bilgiyi anlamlandırma açısından ihtiyacımız olacaktır.

DJI dronlarıyla havadaki kızılötesi ve görüntü sensörlerini kullanmak sonuç ürüne çıkmamız için bize başlangıç ilerlememiz yol gösterici olur. Bir sonraki adım ise bir DJI çözümü olan DJI Terra ile model ve ürün sonucu oluşturmaktır. (Matrice 300 RTK+Zenmuse P1–L1–H20T Kamera, Phantom 4 RTK) DJI dronlarını ve kameraları kullanarak modelleme ve veri bankası oluşturma işini çözmeliyiz.

Bunun için farklı şekilde bilgi kaynağı oluşturabilirsiniz. Örnek vermek gerekirse bir manual uçuş sonucu aldığımız hava fotoğraflarından, 2 boyutlu ortomozaik bir haritadan, Panoromik şeklinde oluşturulmuş bir görüntü topluluğu veya 3D Model şeklinde yapabiliriz.

Bunları tek tek ele alalım;

• Hava Fotoğrafları (Manuel Uçuş): Bunun avantajı çok basit bir şekilde oluşturulup oldukça verimli çıktılar vermesidir. Sadece alanın büyüklüğü veya konum hakkında bilgi vermekle kalmaz, bu verilerde ölçümün doğruluğu ve kesinliği de söz konusudur.
• Ortomozaik: Oluşturulan 2 boyutlu harita sayesinde oldukça hızlı bir şekilde istenilen bölgenin alanı, bir konumdan diğerine olan uzaklığı ve spesifik olarak herhangi bir noktanın konumuna ulaşmanız mümkündür. Bunun için profesyonel 3. Parti bir yazılım ve yüksek güçlü bilgisayarlarla çalışmak gerekmektedir.
• Panorama: Basit ve verimli bir veri görünümü vardır. Ama burada herhangi bir ölçüm veya analiz yapma şansı yoktur.
• 3D Model: Bu model üzerinde birçok çeşitli veri elde edebilirim. Kullanılabilir çeşitli ölçümler ve nicel analizleri yapmaya olanak sağlarken, bir dijital arşiv oluşturmamıza yardımcı olur. Ayrıca diğer yöntemlere göre bu yöntemin daha uzun veri toplama ve işlem süresi vardır.

Bazı afet-kazalara örnek verecek olursak;

Araba Kazaları (Trafik Yönetimi)

Bir araba kazasını düşünelim. Kaza sonrasında trafiğin da aksamaması için hızlı bir şekilde kaza yerinin temizlenmesi gerekir fakat bu bazen saatler alabilir. DJI ürün çözümleriyle kaza bölgesinin kısa bir uçuşuyla dijital bir modelini oluşturarak kaza alanını çok kısa bir zaman içerisinde temizleyebilirler.

Trafikte akış halinde olan arabaların da zaman ve maliyet kaybını göz önüne alarak faydacı bir şekilde düşünebilmeliyiz. Bunun için 3 farklı yaklaşım uygulaması vardır.

1. Eğik Uçuş moduyla uçarak kapsamlı bir 3D Model oluşturabiliriz. Bunun sonucu en doğru şekliyledir ve en küçük ayrıntılarıyla bize model sunacaktır. Olay yeri için önemli bir ayrıntıdır.
2. Daha az ayrıntılı bir 3D model oluşturabiliriz. Süre olarak bu uçuş daha kısa süreli olduğu için bu durumda göz önüne alındığında tavsiye edilmektedir. En küçük detayları inceleyecek kadar bir doğruluk gerektirmez.
3. Bir 2D harita oluşturabiliriz. Genel olarak bu yöntem çevre hakkında genel bir izlenime sahip olmak için kullanılır. Süre bakımından oluşumu çok kısadır. Daha fazla doğruluk için de RTK işlevleri veya yer kontrol noktaları kullanılabilir.

 

Afet öncesi şehir planlamaları gerekli ve zorunludur.

Şehirlerde afet öncesi ve sonrası planlamalarda eksik olduğunu düşündüğümüz birkaç konu var. Bunlardan birisi afet sonrası şehir yönetiminin nasıl olabileceği konusu. Tartışmasız bir şekilde bu konunun başında afet öncesi planların hazır olması gelmektedir. Burada DJI dronları operasyonların planlanmasına yardımcı olmaktadır. Tüm şehirlerin drone ile haritalamasını yapmalı ve sel, yangın, deprem gibi tehlikelerde en hızlı çözüme bu modeller üzerinden ulaşabilmeli.

 

Orman Yangınları

Orman yangınları en zorlu doğal afetlere örnek olarak gösterilmektedir. Nedeni yangınların yönünün her an değişebilecek olması. Burada etkin rol oynayan faktörler rüzgarlardır fakat bu bitki türü ve iklimsel koşullar da yönü tahmin etmeyi zorlaştırır. Çevik bir DJI dronu ile güvenli mesafelerden uçarak hızlı bir şekilde ekiplere video aktarımı yapabilirsiniz. Potansiyel canlanmaları takip edebilir, yangın etkisini anlık olarak yorumlayabilirsiniz.

Geleneksel kamaralarda yangınların gözlemlenmesi zor olabilir. Nedeni ise dumanın yoğun olduğu bir yerde görüntülemenin de doğru olamayacağı anlamına gelir. Böyle durumlarda DJI çözümü olan H20T gibi termal yük kullanılır. Sıcak noktaları bulma ve yorumlama açısından anlık büyük oluşabilecek yangınları tespit etme ve müdahale etmeye olanak sağlar.

Yangın kontrol altına alındıktan sonra 2 boyutlu haritaların oluşturulması etkisi hakkında kapsamlı bilgi sağlar. Sonuç olarak, hasar daha kolay ölçülebilir, bölgedeki elektrik hatlarını incelemek bile yangının kaynağının bulunmasını sağlayabilir.

Orman yangını riski her zaman oluşabilecek aktif bir risktir. Bu yüzden yangınlardan önce o alanlara haritaları tanımlamak gereklidir.

 

Yangın Sonrası Araştırmalar

Orman yangınlarının yeniden yayılmasını önlemek için yine oluşturulan model üzerinde çalışmalar yaparak yapılandırmak gereklidir. Gelecekte ormanların korunması için ve orman yangınlarının da nedenini bulmak için çalışmalar yapılmalıdır. Bunun için 2 ve 3 boyutlu oluşturulan haritalarla alanı daha perspektif bir çerçeveden değerlendirilmiş olur.

 

Lütfen şu ürünlere bakınız. Matrice 300 RTK+Zenmuse P1-L1-H20T Kamera, Phantom 4 RTK linki

Afet haritalamaları ve diğer haritalamaları da yapmak için temel ilkeler 2D Ortomozaik ve 3D Modeller

 

Bir önceki bloğumuzda afetler hakkında öncesi-sonrası yapmıştık. Bu yazımızda yapılan uçuş planlamaları ve modeller hakkında bilgiler vereceğiz.

Uçuş planlamasına geçmeden önce anlamak önemlidir yapabilmeniz için bazı temel ilkeler eğitimli bir karar vermek uçuş parametreleri ve veri yakalama.

• 2D Ortomozaik Üretme
• 3D Model Üretme
• Görüntü kalitesi
• GSD / Uçuş Rakım İlişki
• Örtüşme Oranı
• Model Kesinliği

 

2D Ortomozaik Üretme:

2D ortomozaik oluşturmak için drone üzerinden uçar. Uçuş rotasını da hazırlayıp düzenli aralıklarla belirlenen yüksek oranlı bir örtüşme ile düzenli aralıklarla fotoğraf çekerken sonra bu fotoğrafları otomatik olarak bir araya getirilerek bir işleme yazılımını (DJI Terra) kullanarak son derece detaylı bir harita oluşturur.

Bu 2D haritalar ile;

• Genel olarak alan ile ilgili bilgi sahibi olursunuz.
• Alanda iki nokta arasında sayısal metrik veriler elde edebilirsiniz.
• Teknik kişinin ne arabayla ne de yürüyerek ulaşamayacağı yerleri görür.

Bunların dışında 2B haritalama tüm durumlarda tercih edilebilir hem zaman hem de ayrıntısal farkındalık için kullanılır.

 

3D Model Üretme:

Bu model genelde suç mahali, kazaların daha iyi anlaşılabilmesi için gereklidir. 2D ortomozaik gibi bazen yukarıdan aşağıya bir görünümün yeterli olmadığı durumlarda kullanılır. Her eksende çekilen fotoğraflar DJI Terra ile işlenip doğru bir şekilde modellenir. Peki neden 3D model oluşturalım?

• Ayrıntılı bir farkındalık kazandırır.
• Bir alanın çevre görünümü rekonstrüksiyonunu oluşturulur. Genel olarak konuşursak, 3D haritalar size daha ayrıntılı bir sonuç verir ancak bu 2D haritalamaya göre daha fazla zaman alır.

 

 

Fotoğraf Kalitesi:

Fotoğrafların kalitesini etkileyen çeşitli durumlar vardır. En önemli faktörlerden birisi de görsel bozulmalara sebep olan deklanşör kalitesidir. Rolling shutter veya jello effect denilen görsel bozulma görüntülerin hızlı çekilmesi sonucunda biraz kayma veya çarpıklık barındırır. Bunu global shutter kullanılan kameraları kullanarak önleriz. Bu özelliği taşıyan kameralara örnek verecek olursak hem Phantom 4 RTK Haritalama Kamerası hem de Zenmuse P1 faydalı yükü bu global deklanşöre sahiptir.

 

GSD / Uçuş Rakım İlişkisi:

GSD, ardışık iki piksel merkezi arasındaki mesafeyi tanımlar. Bir örnek tek bir piksele eşdeğerdir. GSD ile doğru çalışmak çok önemlidir. Ölçmeciler GSD’yi kullanırken mutlaka en düşük değeri kullanmaya çalışırlar. Şöyle düşünelim bir hata var ve bu hata hesaplanırken on bin adet piksel üzerinden hesaplanıyor. Bu durumda gerçek olan alandaki hata arasında büyük bir fark olacak.

-GSD nasıl hesaplanır?

Hesaplanması için veri noktalarına ihtiyaç vardır. GSD’yi hesaplamak için aşağıdaki maddelere ihtiyaç vardır.

GSDh= uçuş yüksekliği x sensör yüksekliği / odak uzaklığı x görüntü yüksekliği

GSDw= uçuş yüksekliği x sensör genişliği / odak uzaklığı x görüntü genişliği

Öneriler:

-Eğer daha kısa sürede büyük bir alanı taramanız gerekiyorsa daha yüksek bir GSD’yi hedeflemeniz gerekmektedir.

-Sonucunuzda daha ayrıntılı bilgi varsa daha düşük bir rakımda olun çünkü bu daha fazla pikselle sonuçlanır.

 

Örtüşme Oranı:

Bir ortomozaiğin en önemli parçası fotoğraf örtüşmesidir. Aslında örtüşme yazılımın algılaması ve sonuç çıkarmasına dayandırılımaktadır. Mesela yapılan örtüşme oranları sonucunda elde edilen veri yazılımın görüntünün nerede olması gerektiğini algılaması için yardımcı olmaktadır. Ön ve Yan bindirme dediğimiz 2 çeşit örtüşme vardır.

 

Model Kesinliği:

Oluşturduğunuz modelin doğruluğu kameranın kesinlikle deklanşörüne bağlıdır. Fotoğrafın deforme bir şekilde modelleme konusunda bir işe yaramayacağını bilmeliyiz.

Dronun konum verileri de doğru olmalı GNSS, RTK ve PPK gibi.

 

Bir sonraki yazımızda bu gibi durumlarda kullanılabilecek drone’lar, faydalı yükler ve kaza zamanı yapılması gereken çözümlerden bahsedeceğiz. Takip ediniz.