-
Fiyat ve maliyet dosyası (yarım milyon doları bulduk neredeyse)
-
Uydu ve dron için teknik fizibilite tamamlandı
-
Akıllı şamandra ile ilgili Koç Savunma ile görüşüldü, fiyat alındı, partnerlik ihtimali değerlendirildi
-
Zyrone drone için teklif alındı
-
Projelendirme ve ekonomik fizibilite için bakanlık görüşmesi bekleniyor.
Uydu ve dron görüntüleri ile gerçekleştirilen uzaktan algılama teknikleri ile
-
müsilajın yayılımı,
-
deniz suyu sıcaklığı,
-
zararlı alg yayılımı (klorofil miktarı),
-
petrol sızıntısı ve kirlilik yayılımı
gibi durumlar takip edilebilir. Buna ek olarak akıllı şamandıralar ile müsilaj oluşumu ve Marmara Denizi'nin sağlığına etki edecek
-
asidifikasyon,
-
bulanıklık,
-
oksijen düzeyi,
-
su sıcaklığı,
-
tuzluluk,
-
klorofil miktarı gibi sualtı parametreleri ile
-
rüzgar yönü/hızı
gibi meterolojik veriler daha detaylı takip edilebilir. Farklı yaklaşımlarla toplanan çok katmanlı veriler derlenerek, Marmara Denizi'nin dijital ikizi olarak nitelendirilecek bir platformda sunulabilir.
Bu yaklaşıma bakanlığın Marmara Denizi Koruma Eylem Planı'nın 12 maddesinde şu şekilde değinilmiştir:
12- Çevre ve Şehircilik Bakanlığı tarafından yapılan çalışmalar çerçevesinde alıcı ortama deşarj yapan atık su arıtma tesislerinin tamamı 7/24 online izlenecek. Marmara Denizi'ndeki 91 izleme noktası 150'ye çıkarılacak. Türkiye Çevre Ajansı eliyle Marmara Denizi ile ilişkili tüm havzalardaki denetimler uzaktan algılama, uydu ve erken uyarı sistemleri, insansız hava araçları ve radar sistemleri kullanılarak artırılacak.
- Maddede bahsedilen izleme noktalarının mevcut durumu ve sayılarının nasıl arttırılacağı araştırılmalı.
Uzaktan algılama sisteme ilişkin ayrıntılı bir inceleme İTÜ tarafından yayınlanan, MARMARA DENİZİ’NDE DENİZ SALYASI SORUNU ile İlgili Görüş ve Öneriler raporunda yer almaktadır. (Raporun 10-14'üncü sayfalarını okumak faydalı olacaktır.) Uydu görüntülerine ek olarak, dron ve diğer hava araçlarının görüntüleri; hassas bölgelerin detaylı incelenmesinde önemli rol oynamaktadır. Uydu harici cihazlarda kullanılan kameraların yeterli dalgaboylarını sağlaması durumunda görüntü işleme açısından aşağıda uydu görüntüsü için anlatılanların dışında bir işlem gerekmemektedir.
Ücretli ve ücretsiz uydu görüntülerine Google Earth ve Sentinel Hub üzerinden erişmek mümkündür. Bu platformlar görsel arayüzlerinin yanında api destekleri sayesinde görüntülerin otomatik toplanması ve işlenmesine olanak sağlayacak bir altyapıya sahiptirler.
Şimdiye kadarki denemelerimde Sentinel Hub'ı kullandım. Kamuya açık uydu görüntülerine erişim sağlamak için platform yıllık 5 bin dolar istemektedir. Üyelik gerektiren Airbus Spot-7 ve WorldView uydu fotoğrafları ayrıca ücretlendirilmektedir. Ücretlendirmeye ait detaylı bilgi websitesinin pricing bölümünde mevcuttur.
Orta ve yüksek çözünürlüklü uyduların aynı bölgeyi tekrar ziyaret emeleri birkaç gün sürmektedir. Dolayısıyla, daha fazla güne ait uydu verisi elde etmek için birden fazla uydunun görüntülerini incelemek faydalı olacaktır. Bulutlu günlerde kirlilik takibi kısmen yapılabilirken, müsilaj yüzey haritası çıkarmak uydu görüntüleri ile mümkün olmayacaktır.
Bulabildiğim kadarıyla müsilaj yayılımı takibinde kullanılabilecek 4 uydu mevcuttur. Bunlar kamuya açık görüntü sağlayan Landsat-8 ve Sentinel-2'nin yanı sıra ücretli abonelik gerektiren Airbus SPOT-7 ve Maxar WorldView uydularıdır. İTÜ raporunda yer alan bir diğer uydu MODIS'in çözünürlüğü bence yeterli değildir.
Müsilajın deniz yüzeyindeki yayılımı görünür ışık spektrumunda gözükse de görünür ışık ile bazı kızılötesi dalga boyları kullanılarak oluşturulmuş bazı formüller müsilajın resimdeki diğer objelerden ayrıştırılmasını kolaylaştırmaktadır. İTÜ raporunda Normalize Edilmiş Su İndeksi kullanılmıştır.
Bu endeks şu şekilde formüle edilmiş ve bu alakalı bantları destekleyen tüm uydularda rahatlıkla kullanılabilmektedir:
NDWI = (Yeşil Bant - Yakın Kızılötesi Bant) / ( Yeşil Bant + Yakın Kızılötesi Bant )
22 Mart 2021 Sentinel-2 L2A - Görünür Işık
22 Mart 2021 Sentinel-2 L2A - NDWI
Determination of Mucilage in The Sea of Marmara Using Remote Sensing Techniques with Google Earth Engine (Acar et al., 2021) makalesinde çok daha kullanışlı bulduğum bir kaç formülün bileşimi kullanılmıştır. Bu model müsilajın mavi pikseller ile gösterildiği ve alakasız pek çok unsurun alpha layer ile atıldığı bir görüntü vermektedir.
Bu formüller ve Sentinel-2 L2A uydu görüntülerine ait bantlar şu şekilde açıklanmıştır:
| Indexes | Abrivations | Equations | Referances |
|---|---|---|---|
| Normalized Difference Vegetation Index | NDVI | (Rouse et al., 1974) | |
| Normalized Difference Water Index | NDWI | (McFeeters, 1996) | |
| Modifed Normalized Difference Water Index | MNDWI | (Xu, 2006) | |
| Automated Water Extraction Index | AWEI_nsh | 4 * (GREEN-SWIR1) -(0,25 * NIR + 2,75 * SWIR2) | (Feyisa et al., 2014) |
| Band | Wavelength (nm) | Resolution (m) |
|---|---|---|
| B2 (Blue) | 496.6 | 10 |
| B3 (Green) | 560.0 | 10 |
| B4 (Red) | 664.5 | 10 |
| B8 (NIR) | 835.1 | 10 |
| B11 (SWIR-1) | 1,613.7 | 20 |
| B12 (SWIR-2) | 2,202.4 | 20 |
Diğer uyduların bantları ile eşleştirmek için aşağıdaki tablo yararlı olacaktır:
(Acar et al., 2021) makalesindeki formüller Sentinel Hub üzerinde oluşturulan bir javascript kodu ile işlenebilmektedir. Bu bağlamda, bu 4 formülü, RGB ve alpha layer katmanları olarak tanımlayan ve Sentinel-2 uydusunun alakalı bantlarını içeren aşağıdaki kodu hazırladım:
//VERSION=3
function setup() {
return {
input: ["B02","B03","B04", "B08", "B11", "B12", "dataMask"],
output: { bands: 4 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [(sample.B08 - sample.B04)/ (sample.B08 + sample.B04), (sample.B03 - sample.B08) / (sample.B03 + sample.B08) , (sample.B03 - sample.B11) / (sample.B03 + sample.B11) , 4 * ( sample.B03 - sample.B11) - ( 0.25 * sample.B08 - 2.75 * sample.B12) ];
} .png)
Bu noktada elde edilen görüntü segmentasyona imkan veren bir görüntü işleme algoritması ile işlenerek doğrudan karar destek sistemini basleyecek bir formata dönüştürülebilir.
Görüntü işleme eğitimi uzun süreceği için daha basit bir yöntemle müsilaj ölçümü sağlayacak bir test tertip ettim. Müsilaj sadece mavi pikseller ile temsil edildiği için belli skalada mavi olan pikselleri sayma yoluna gittim. İzlediğim adımlar şu şekilde:
-
Yukardaki Sentinel-2 uydusuna ait custom script ile denizin genelinin gözüktüğü bulutsuz 17 Mart 2021 gününden yüksek çözünürlüklü bir görüntü istedim. (resimleri iliştiremiyorum dosya boyutları çok yüksek.)
-
Bu görüntünün altına siyah bir katman ekleyip denizin etrafındaki fazlalıkları cropladım.
-
Aşağıdaki python scripti ile mavi pikselleri saydım ve bu piksellerin temsil ettiği müsilaj ile kaplı alanı ve bu alanın Marmara'nın tümüne olan oranı nı hesapladım:
import cv2
import numpy as np
img = cv2.imread("test2.png")
BLUE_MIN = np.array([50, 0, 0], np.uint8)
BLUE_MAX = np.array([255, 50, 50], np.uint8)
dst = cv2.inRange(img, BLUE_MIN, BLUE_MAX)
no_blue = cv2.countNonZero(dst) * 0.0447020408
sea_perthousand = no_blue / 11350
print('Müsilaj alanı: ' + str(no_blue) + ' hektar')
print("Marmara Denizi'nin müsilaj ile kaplı alanı: % " + str(sea_perthousand))
cv2.waitKey(0)Çıktı:
Müsilaj alanı: 6381.0375160368 hektar
Marmara Denizi'nin müsilaj ile kaplı alanı: % 0.5622059485494978(Acar, 2021) makalesindeki formülleri erişebildiğim diğer ücretsiz uydu olan Landsat 8 uydusuna da uyarladım.
//VERSION=3
function setup() {
return {
input: ["B05","B07","B06", "B03", "B04", "dataMask"],
output: { bands: 4 }
};
}
function evaluatePixel(sample) {
return [(sample.B05 - sample.B04)/ (sample.B05 + sample.B04), (sample.B03 - sample.B05) / (sample.B03 + sample.B05) , (sample.B03 - sample.B06) / (sample.B03 + sample.B6) , 4 * ( sample.B03 - sample.B06) - ( 0.25 * sample.B05 - 2.75 * sample.B07) ];
}24 Mart 2021 Landsat 8 L2 çıktısı şu şekilde oldu:
- Neden mavi değil de siyah anlamadım kodu kontrol etmek lazım.
Deniz sıcaklığı harıtaları Landsat 8 gibi termal görüntüleme imkanı veren uydularla yapılabilmekte.
-
Alg haritası için şu makaleyi incelemek faydalı olacaktır: (O'Reilly et al., 1998)
-
Bu kaynakta Sentinel Hub için ilginç custom scriptler mevcut, incelenmesi faydalı olabilir: A repository of custom scripts to be used with Sentinel Hub
Sentinel-1 SAR uydusu bulutlu havalarda bile deniz kirliliği, alg ve yağ sızıntısı bilgisi verebilmekte.
//Oil slicks and Red tide monitoring
//By TIZNEGAR Startup Co, www.tiznegar.com
//Dataset:Sentinel-1 AWS-IW-VVVH
var ORM = Math.log(0.01/(0.01+VV*2));
if (ORM < [ 0] && VV< [ 0.018]&& VH< [ 0.00126]) {
return colorBlend
(ORM,
[-1.6, -1.4, -1.2, -1, -.8, -.6, -.4, -.2, 0],
[
[0,0,.1 ],
[0,0,.4 ],
[0,0,.8],
[1,0,.5],
[1,0,0],
[1,.5,.2],
[1,.8,.2],
[1,1,.4],
[.5,.8,.3],
]);
}
else {
return [2.5*VV,2.5*VV,2.5*VV]
}
Deniz suyu kalite ölçümü yapabilen şamandralar bulunmakta. Türkiye'de Koç Savunma tarafından aşağıdaki alet yeni tanıtılmış:
Turmepa - Akıllı Şamandıra Projesi:
Fethiye Körfezi’ndeki deniz suyu kalitesini gözlemlemek ve tespit edilen verileri anlık olarak sunmak üzere DenizTemiz Derneği/ TURMEPA ve Fethiye Belediyesi iş birliğinde Koç Bilgi ve Savunma Teknolojileri tarafından Smartium Blue Akıllı Şamandıralı Ölçüm Sistemi Projesi geliştirildi. İMEAK Deniz Ticaret Odası Fethiye Şubesi ve Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi’nin de paydaşları arasında yer aldığı proje kapsamında geliştirilen sistemin deneme kurulumu, 15 Ekim Perşembe günü Fethiye Limanı, Aksazlar Mevkii’nde gerçekleştirildi.
Proje kapsamında marinalar, koylar, balık çiftliği çevresi gibi deniz alanlarının asidifikasyon, bulanıklık, oksijen düzeyi, su sıcaklığı, tuzluluk, klorofil gibi sualtı parametreleri ile rüzgar yönü/hızı gibi meterolojik veriler ölçülerek kayıt altına alınabilecek. Bunun için güneş paneli gibi kaynaklarla kendi güç ihtiyacını karşılayabilen, kendi konum ve durum bilgileri ile birlikte günün her saati raporlayan “akıllı” şamandıralar kullanılacak.
Bu özelliklere yakın ticarileşmiş bir ürün olarak MPC-Buoy - LG Sonic bulunmakta.
Ölçüm yapabildiği unsurllar şunlardır:
- Chlorophyll α (green algae)
- Phycocyanin (blue-green algae)
- pH
- Turbidity
- Dissolved oxygen
- Temperature
Bunlara ek olarak müsilaj ile alakalı aşağıdaki ölçümlerin yapılması faydalı olacaktır:
-
Tuzluluk
-
Işık miktarı
-
Contact | Receive a Free Quotation adresinden fiyat istenebilir.
-
Piyasadaki benzer ürünler araştırılmalı.