Uydu görüntüsüyle kaçak yapı tespiti basit bir fikre dayanır: aynı alanın iki farklı tarihteki görüntüsü karşılaştırılır, aradaki dönemde ortaya çıkan yapılar bulunur, bu yapılar belediyenin ruhsat kayıtlarıyla eşleştirilir ve kaydı bulunmayanlar saha kontrolüne gönderilir.
Yöntemin değeri, gerçek değişimi yanlış alarmlardan ayırabilmesine bağlıdır. İki görüntü arasındaki her fark yeni bir yapı değildir. Yüksek binalar görüntüde yana yatar, gölgeler mevsime göre uzar, araçlar ve konteynerler sahaları doldurur, havuzlar dolar ve boşalır. Ayıklanmayan her yanlış alarm, saha ekibine gereksiz bir ziyaret olarak döner.
Bu yazıda Kocaeli’den gerçek uydu görüntüleriyle, değişim analizinde en sık yanlış alarm veren beş durumu ve her birinin nasıl ayıklandığını anlatıyoruz. Bütün ölçümler, Esri World Imagery arşivindeki görüntüler üzerinde yaptığımız karşılaştırmalardan geliyor.
1. Yüksek yapılar görüntüde yana yatar
Uydu bir binayı nadiren tam tepeden görür. Görüntü çoğu zaman eğik bir açıyla çekilir ve bina yükseldikçe çatısı tabanından uzaklaşır. Buna yükseklik kayması denir.
İzmit’teki 15 katlı bloklarda bu etkiyi ölçtük. 27 Mayıs 2022 görüntüsünde çatılar tabandan yaklaşık 25 metre kuzeyde, 6 Haziran 2025 görüntüsünde ise yaklaşık 19 metre batıda görünüyor. Çekim açısı değiştiği için aynı çatı iki görüntü arasında yaklaşık 35 metre yer değiştirmiş gibi duruyor. Basit bir karşılaştırma, bu blokların bulunduğu her yeri “yeni yapı” ya da “yıkılan yapı” olarak işaretler.
Nasıl ayıklanır: Karşılaştırma çatıya göre değil, tabana göre yapılır. Yükseklik modeliyle düzeltilmiş gerçek ortofoto kullanıldığında çatı tabanın üzerine oturur. Yüksek yapı yoğun alanlarda bina tabanları ayrıca kayıtlı bir katmandan alınır.
2. Gölge, çekim tarihine göre uzar ve kısalır
Gölgenin boyu güneşin yüksekliğine bağlıdır. Kasımda güneş alçakta, haziranda yüksektedir. İzmit SEKA Park’taki aynı yapının gölgesi 10 Kasım 2022 görüntüsünde yaklaşık 57 metre, 6 Haziran 2025 görüntüsünde yaklaşık 11 metre. Gölgeye giren zemin renk değiştirdiği için değişim analizinde “değişmiş alan” olarak görünür.
Nasıl ayıklanır: Karşılaştırılacak görüntüler mümkün olduğunca aynı mevsimden ve yakın saatten seçilir. Gölge alanları ayrı bir katman olarak belirlenir ve değişim hesabının dışında tutulur.
3. Mevsim ve ışık, değişmeyen mahalleyi de değişmiş gösterir
Derince’de 6 Temmuz 2020 ve 10 Kasım 2022 tarihli iki görüntüyü karşılaştırdık. İki tarih arasında neredeyse hiç yeni yapı olmayan bu mahallede, renk ve parlaklığa dayanan basit bir piksel karşılaştırması alanın %13’ünü değişmiş olarak işaretliyor. Bitki örtüsünün rengi, ışığın açısı, çatıların parlaklığı ve iki uydunun farklı renk ayarları değişim sayılıyor.
Nasıl ayıklanır: Piksel düzeyinde karşılaştırma yerine bina düzeyinde karşılaştırma yapılır. Önce her tarihteki binalar ayrı ayrı çıkarılır, ardından bina listeleri karşılaştırılır. Böylece ışık ve renk farkı sonuca girmez.
4. Araç ve konteyner yığınları yapı gibi görünür
Derince Limanı’nda 6 Temmuz 2020 tarihli görüntüde saha neredeyse boş. 10 Kasım 2022 tarihli görüntüde aynı saha binlerce araç ve konteyner yığınlarıyla dolu. İki tarih arasında yeni bir bina yok, ama yaklaşık 16 hektarlık sahanın %28’i, yani 4 hektarı değişmiş görünüyor. Konteyner yığınları yukarıdan bakıldığında düz çatılı küçük yapılara çok benzer.
Nasıl ayıklanır: Liman, otopark, şantiye ve depolama sahaları ayrı bir sınıf olarak tanımlanır. Bu alanlardaki değişimler yapı listesine girmeden önce üçüncü bir tarihle kontrol edilir; kalıcı olmayan nesneler bir sonraki görüntüde kaybolur.
5. Havuzlar dolar ve boşalır
İzmit’teki aynı sitede 27 Mayıs 2022 görüntüsünde üstteki havuz kanalı boş, 6 Haziran 2025 görüntüsünde dolu. Su yüzeyi bu alanda 362 metrekareden 591 metrekareye çıkıyor. Boş havuz beton zemin gibi, dolu havuz ise koyu ve düz bir yüzey gibi göründüğü için iki tarih arasında değişim olarak işaretlenir.
Nasıl ayıklanır: Su yüzeyleri, gölet ve havuzlar ayrı sınıflanır. Değişim listesine yalnızca kalıcı yapı izleri, yani yeni bina tabanları, ek yapılar ve büyüyen taban alanları girer.
Yapay zekâ bu durumları nasıl ayırt eder?
Yanlış alarmların büyük kısmı, karşılaştırmanın piksel düzeyinde yapılmasından doğar. Yapay zekâ modelleri bunun yerine görüntüdeki binaları tek tek tanır ve sınırlarını çizer. ArcGIS’te bina sınırı çıkarma için önceden eğitilmiş modeller bulunuyor; model gerektiğinde bölgenin kendi görüntüleriyle yeniden eğitilerek yerel yapı dokusuna uyarlanıyor.
Model her tarihin görüntüsüne ayrı ayrı uygulanır ve iki bina listesi karşılaştırılır. Yeni yapılar, büyüyen yapılar ve yıkılan yapılar ayrı ayrı listelenir. Gölge, araç, konteyner ve su yüzeyleri bina olarak tanınmadığı için listeye girmez. Yükseklik değişimi, yani kat ilavesi, için yükseklik modeli ya da stereo görüntü gerekir.
Ruhsat kaydıyla eşleştirme ve saha kontrolü
Yeni bir yapı tek başına izinsiz yapı anlamına gelmez. Değişim listesi belediyenin yapı ruhsatı ve iskân kayıtlarıyla aynı harita üzerinde eşleştirilir ve üç grup oluşur:
- Ruhsatla eşleşen yapılar: Ruhsatlı parselde, ruhsata uygun büyüklükte. İşlem gerekmez.
- Farklılık gösteren yapılar: Ruhsat var ama taban alanı ya da konumu farklı. Kontrol edilir.
- Kaydı bulunmayan yapılar: Değişim var, ruhsat kaydı yok. Öncelikli kontrol listesine girer.
Saha ekibi bu listeyle çıkar; sahadaki tespit mobil bir formla anında kayda geçer ve aynı haritaya işlenir. Karar her zaman saha kontrolü ve belediyenin kayıtlarıyla verilir.
Analiz için hangi veriler gerekir?
- Eski bir ortofoto ya da uydu görüntüsü, çekim tarihi ve koordinat sistemiyle birlikte.
- Güncel bir görüntü, mümkünse eski görüntüyle aynı mevsimden ve 50 santimetre ya da daha iyi çözünürlükte.
- Ada ve parsel katmanı, güncel haliyle.
- Yapı ruhsatı ve iskân kayıtları, ada ve parsel numarasıyla. Bir Excel tablosu başlangıç için yeterlidir.
İlk karşılaştırma için yapılaşmanın hızlı olduğu tek bir mahalle seçmek en sağlıklı başlangıçtır. Pilotun sonunda hem yöntemin kendi verinizdeki doğruluğu görülür hem de ilçe geneline yayılacak düzenli takibin planı çıkar.
Sık sorulan sorular
Tek tek binaları ayırt etmek için 50 santimetre ya da daha iyi çözünürlük gerekir. Küçük ek yapılar için 30 santimetre ve altı daha güvenilir sonuç verir.
Hayır. Uydu görüntüsü yalnızca değişimi gösterir. Bir yapının ruhsatsız ya da ruhsata aykırı olup olmadığı belediyenin kayıtlarıyla eşleştirme ve saha kontrolüyle belirlenir.
Hayır, ama büyük ölçüde azalır. Aynı mevsimden görüntü seçmek, tabana göre karşılaştırmak, bina düzeyinde çalışmak ve geçici nesneleri ayrı sınıflamak listeyi incelenmesi gereken yapılara indirir. Son karar her zaman sahada verilir.
Tek bir dikey görüntüyle kat ilavesini anlamak zordur. Yükseklik modeli, stereo görüntü ya da nokta bulutu kullanıldığında yapı yüksekliğindeki değişim de ölçülebilir.
Evet. Eski ortofotolar karşılaştırmanın ilk tarihi olarak kullanılır. Önemli olan iki görüntünün aynı koordinat sisteminde doğru biçimde hizalanmasıdır.
Bir pilot mahallede birlikte deneyelim
Rodosto Teknoloji olarak görüntüleri hizalıyor, yapay zekâ ile bina çıkarımı ve değişim analizi yapıyor, sonuçları ruhsat kayıtlarıyla eşleştirip saha ekiplerinin kullanacağı kontrol listesine ve mobil formlara dönüştürüyoruz. Seçeceğiniz bir mahallede elinizdeki eski ortofoto ile güncel görüntüyü birlikte karşılaştıralım.
Görüşme için bize yazabilirsiniz: hello@rodostoteknoloji.com · +90 542 481 17 59
İlgili sayfalar: Uydu ve drone görüntü analizi · Uzaktan algılama ile değişim tespiti · Saha veri toplama · Yapay zekâ ile CBS
Görüntüler: Esri World Imagery Wayback arşivi (Maxar 06.07.2020, 27.05.2022, 10.11.2022; Vantor 06.06.2025). Bina tabanları: © OpenStreetMap katkıcıları. Ölçümler ve görseller: Rodosto Teknoloji. Ölçümler görüntü pikselleri üzerinden yapılmıştır ve yaklaşık değerlerdir.
