Topografik harita üretim tekniklerine ilişkin yükseklik hassasiyetlerinin arazi örtüsü tipi bağlamında karşılaştırılması

Year 2023, Volume: 9 Issue: 2, 22 - 32, 01.01.2024

Arif Oguz Altunel , Oytun Emre Sakıcı

https://doi.org/10.53516/ajfr.1371189

Abstract

Ülkemizde, teknolojik gelişmelere bağlı olarak 1950’lerin sonlarından günümüze kadar farklı ölçeklerde birçok topografik harita üretilmiş ve hizmete sunulmuştur. Bu çalışmada, 1992-1993 yıllarında analog imkanlar çerçevesinde üretilmiş 1:25.000 ölçekli topografik haritalardan elde edilen yükseklik değerleri ile haritacılık sektöründeki teknolojik gelişmelere paralel olarak yakın geçmişte (2009-2010) dijital imkanlarla üretilen topografik haritalardan elde edilen yükseklik değerleri üç farklı arazi örtüsü tipi (ziraat, parçalı orman ve orman) üzerinden CORS-GPS kullanılarak elde edilmiş yersel referans verilerine (ziraat formundaki çalışma sahasında 615 adet, parçalı orman formundaki sahada 3688 adet ve orman sahasında 1739 adet) dayalı olarak karşılaştırılmıştır. Karşılaştırmalarda, raster verilerin doğrudan kullanıldığı iki yöntem (Kesilmiş pafta (KP) ve Tam pafta (TP) yöntemleri) ve yeniden örnekleme ile elde edilen raster verilerin kullanıldığı iki yöntem (10 m mekansal çözünürlükle yeniden örnekleme (R10) ve 30 m mekansal çözünürlükle yeniden örnekleme (R30) yöntemleri) olmak üzere dört farklı raster yüzey modelinden elde edilen yükseklik değerlerinden yararlanılmıştır. Çalışma sonuçları, dijitalleşmenin topografik haritaların yükseklik hassasiyetleri üzerinde olumlu katkılar sağladığını göstermiştir. Analog ve dijital teknikle üretilen haritalar arasındaki yükseklik hassasiyetlerindeki farklılık ziraat arazi örtüsü tipinde oldukça belirgin iken, parçalı orman ve orman alanlarında dijitalleşme ile hassasiyet artışının daha düşük seviyelerde kaldığı belirlenmiştir. Ayrıca, raster veri üretiminde yeniden örnekleme yoluna gidilerek yükseklik değerleri tahmininde daha başarılı sonuçlar elde edilebileceği sonucuna ulaşılmıştır.

Keywords

Arazi örtüsü/kullanımı, Harita üretimi, Raster yüzey modeli, Yeniden örnekleme

Comparison of the elevation accuracies of different period topographic maps under various land cover types

Abstract

Depending upon the technological advancements, many differently scaled topographical maps were manufactured and put into service in Türkiye. In this particular study, the elevation values of 1:25.000 scaled topographic maps produced with analogue means in 1992-1993 period were compared to later produced, digital means integrated 2009-2010 period maps through precisely measured CORS-GPS ground control points over three different land cover types (agriculture, partial-forest, and forest). 615, 3688 and 1739 systematic ground control points were respectively used inside, agriculture, partial forest and forest designated study sites. Comparisons were made over four different surface models produced from the same topographic maps: purpose-cut topographic sheets (KS), entire topographic sheets (TP), 10 m and 30 m resampled entire topographic sheets (R10 and R30). The results showed that digitizing the map production means and techniques really improved the elevation accuracies of 1:25.000 scaled topographic maps. Elevation accuracies between analogue and digital means produced maps were distinct in agriculture-designated site however, they were not as easily identifiable in partial-forest and forest designated sites. Besides, it was obvious that a resampling algorithm applied to the raster surface models produced using these maps would certainly improve their elevation accuracies.

Keywords

Land cover/land use, map making, raster surface models, resampling

References

• Altunel, A.O., 2018. Suitability of open-access elevation models for micro-scale watershed planning. Environmental Monitoring and Assessment, 190(9), 512.
• Altunel, A.O., 2021. Questioning the effects of raster-resampling and slope on the precision of TanDEM-X 90 m digital elevation model. Geocarto International, 36(20), 2366-2382.
• Altunel, A.O., Sakıcı, O.E., 2022. The ultimate vertical accuracy assessment of the third generation Turkish 1: 25000 quad maps; under canopy vs. no canopy. 5th Intercontinental Geoinformation Days, New Delhi, India, 136-140.
• Arnone, E., Francipane, A., Scarbaci, A., Puglisi, C., Noto, L.V., 2016. Effect of raster resolution and polygon-conversion algorithm on landslide susceptibility mapping. Environmental Modelling & Software, 84, 467-481.
• Bildirici, O. I., Ustun, A., Selvi, Z. H., Abbak, A. R., Bugdayci, I., 2009. Assessment of shuttle radar topography mission elevation data based on topographic maps in Turkey. Cartography and Geographic Information Science, 36(1), 95-104.
• Clark, R.L., Lee, R., 1998. Development of topographic maps for precision farming with kinematic GPS. Transactions of the ASAE, 41(4), 909-916.
• Çelik, H., Şengönül, K., Akyüz, F., Altunel, O., Dağcı, M., Esin, A.İ., 2012. İstanbul’un içme suyu barajlarının sedimantasyon problemi ve çözüm önerileri: Alibey Barajı örneği. Journal of the Faculty of Forestry Istanbul University, 62(2), 113-127.
• Dağdaş, S., Bilge, S., 2015. Türkiye Cumhuriyetinin orman alanlarını gösteren ilk haritasi ve orman varlığımız üzerine. Orman Mühendisliği Dergisi, 52, 28-36.
• Demirkol, E. Ö., Yıldırım, A., Gürdal, M. A., 2002. Avrupa Datumu 1950 (ED-50) ile Dünya Jeodezik Sistemi 1984 (World Geodetic System 1984: WGS84) arasında datum dönüşümü ve askeri uygulamaları. https://docplayer.biz.tr/11138694-E-omur-demirkol-mehmet-ali-gurdal-abdullah-yildirim.html (Erişim tarihi: 07/09/2023).
• Duran, C., 2014. Mersin ilindeki orman yangınlarının başlangıç noktalarına göre mekansal analizi (2001-2013). Ormancılık Araştırma Dergisi, 1(1), 38-49.
• Elsayir, H.A., 2014. Comparison of precision of systematic sampling with some other probability samplings. American Journal of Theoretical and Applied Statistics, 3(4), 111-116.
• Ertuğrul, E.T., Mert, A., Oğurlu, İ., 2017. Burdur Gölü Havzasında bazı yaban hayvanlarının habitat uygunluk haritalaması. Türkiye Ormancılık Dergisi, 18(2), 149-154.
• Fahsi, A., Tsegaye, T., Tadesse, W., Coleman, T., 2000. Incorporation of digital elevation models with Landsat-TM data to improve land cover classification accuracy. Forest Ecology and Management, 128(1-2), 57-64.
• Fisher, J.R., Acosta, E.A., Dennedy‐Frank, P.J., Kroeger, T., Boucher, T.M., 2018. Impact of satellite imagery spatial resolution on land use classification accuracy and modeled water quality. Remote Sensing in Ecology and Conservation, 4(2), 137-149.
• Gençer, M., Başayiğit, L., Akgül, M., 2015. Eğirdir Gölü koruma zonları CORINE arazi kullanım sınıflaması. Tarım Bilimleri Dergisi, 21(1), 26-38.
• Gonzalez, C., Rizzoli, P., 2018. Landcover-dependent assessment of the relative height accuracy in TanDEM-X DEM products. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 15(12), 1892-1896.
• Grohmann, C.H., Smith, M.J., Riccomini, C., 2010. Multiscale analysis of topographic surface roughness in the Midland Valley, Scotland. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 49(4), 1200-1213.
• Grohmann, C.H., 2018. Evaluation of TanDEM-X DEMs on selected Brazilian sites: Comparison with SRTM, ASTER GDEM and ALOS AW3D30. Remote Sensing of Environment, 212, 121-133.
• Güvendi, E., Kahyaoğlu, N., 2019. Saf Doğu kayını (Fagus orientalis Lipsky.) ormanlarının ekolojik tabanlı idare sürelerinin belirlenmesi (Sinop örneği). Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 5(2), 136-145.
• Hebeler, F., Purves, R.S., 2009. The influence of elevation uncertainty on derivation of topographic indices. Geomorphology, 111(1-2), 4-16.
• Hale, S.R., Rock, B.N., 2003. Impact of topographic normalization on land-cover classification accuracy. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(7), 785-791.
• Jaiswal, R.K., Saxena, R., Mukherjee, S., 1999. Application of remote sensing technology for land use/land cover change analysis. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 27, 123-128.
• Juel, A., Groom, G.B., Svenning, J.C., Ejrnaes, R., 2015. Spatial application of Random Forest models for fine-scale coastal vegetation classification using object based analysis of aerial orthophoto and DEM data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 42, 106-114.
• Kaim, D., Kozak, J., Kolecka, N., Ziółkowska, E., Ostafin, K., Ostapowicz, K., Gimmi, U., Munteanu, C., Radeloff, V.C., 2016. Broad scale forest cover reconstruction from historical topographic maps. Applied Geography, 67, 39-48.
• Karabulut, M., Küçükönder, M., 2008. Kahramanmaraş ovası ve çevresinde CBS kullanılarak erozyon alanlarının tespiti. KSÜ Fen ve Mühendislik Dergisi, 11(2), 14-22.
• Mitas, L., Mitasova, H., (1999). Spatial Interpolation. In: Longley, P., Goodchild, M.F., Maguire, D.J., Rhind, D.W. (Eds.), Geographical Information Systems: Principles, Techniques, Management and Applications, Wiley, New York, pp. 481-492.
• Montealegre, A.L., Lamelas, M.T., De La Riva, J., 2015. Interpolation routines assessment in ALS-derived digital elevation models for forestry applications. Remote Sensing, 7(7), 8631-8654.
• Musaoglu, N., Gurel, M., Ulugtekin, N., Tanik, A., Seker, D.Z. (2006). Use of remotely sensed data for analysis of land-use change in a highly urbanized district of mega city, Istanbul. Journal of Environmental Science and Health Part A, 41(9), 2057-2069.
• Özdemir, İ., Asan, Ü., 2009. Topografik haritalara oturtulmuş meşcere haritalarının arazi oryantasyonunda sağladığı kolaylıklar ve ormancılık pratiğine katkıları. Turkish Journal of Forestry, 5(2), 73-82.
• Öztürk, E., Koçak, E., 2007. Farklı kaynalardan değişik yöntem ve ölçeklerde üretilen sayısal yükseklik modellerinin doğruluk araştırması. Harita Dergisi, 73(137), 25-41.
• Plourde, L., Congalton, R.G., 2003. Sampling method and sample placement. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 69(3), 289-297.
• Poudel, K.P., Cao, Q.V., 2013. Evaluation of methods to predict Weibull parameters for characterizing diameter distributions. Forest Science, 59(2), 243-252.
• Sarkar, S., Kanungo, D.P., 2004. An integrated approach for landslide susceptibility mapping using remote sensing and GIS. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 70(5), 617-625.
• Shortridge, A., 2006. Shuttle Radar Topography Mission elevation data error and its relationship to land cover. Cartography and Geographic Information Science, 33(1), 65-75.
• Stehman, S.V., 1992. Comparison of systematic and random sampling for estimating the accuracy of maps generated from remotely sensed data. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 58(9), 1343-1350.
• Swann, D., 1999. Military applications of GIS. International Journal of Geographical Information Systems, 2(2), 889-899.
• Şahin, A., Çağlayan, İ., Büyük, H., Karademir, H., Aksu, A., Şahin, H., 2022. Türkiye’nin ilk orman planlama ünitesindeki teknik ve yapısal değişimlerin 100 yıllık değerlendirilmesi. Ormancılık Araştırma Dergisi, 9(1), 12-34.
• Tekle, K., Hedlund, L., 2000. Land cover changes between 1958 and 1986 in Kalu District, southern Wello, Ethiopia. Mountain Research and Development, 20(1), 42-51.
• Wechsler, S.P., Kroll, C.N., 2006. Quantifying DEM uncertainty and its effect on topographic parameters. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 72(9), 1081-1090.
• Wessel, B., Huber, M., Wohlfart, C., Marschalk, U., Kosmann, D., Roth, A., 2018. Accuracy assessment of the global TanDEM-X Digital Elevation Model with GPS data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 139, 171-182.
• Wichmann, V., Bremer, M., Lindenberger, J., Rutzinger, M., Georges, C., Petrini-Monteferri, F., 2015. Evaluating the potential of multispectral airborne lidar for topographic mapping and land cover classification. ISPRS Annals of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, 2, 113-119.
• Yıldırımer, S., Özalp, M., Yüksel Erdoğan, E., 2016. SRTM ve topografik harita verileri kullanılarak Artvin ilindeki yağış havzalarının fiziksel özelliklerinin belirlenmesi. Journal of Natural Hazards and Environment, 2(2), 71-80.
• Yılmaz, A., Erdoğan, M., 2018. Designing high resolution countrywide DEM for Turkey. International Journal of Engineering and Geosciences, 3(3), 98-107.