Düşük maliyetli İHA fotogrametrisi ile katılımcı Coğrafi Bilgi Sistemi (Participatory GIS, P-GIS) yaklaşımı, bu çalışmada köy ölçeğinde yüksek ayrıntılı hava görüntülerini geometrik olarak işleyip yerel yöneticilerin mekânsal bilgisini harita üretimine dahil eden bir haritalama iş akışıdır. Araştırma Endonezya'nın Batu City bölgesindeki Punten Village'da DJI Mavic Pro ile yaklaşık 120 m uçuş yüksekliğinde elde edilen 1.007 görüntüyü Agisoft Metashape'te işlemiş; görüntü bloğunu dokuz Ground Control Point (GCP) ile bağlamış ve 16 Independent Check Point (ICP) ile doğruluğu test etmiştir. GCP ve ICP koordinatlarının tamamı jeodezik GNSS yerine tüketici sınıfı Garmin 64s el GPS'iyle ölçülmüştür. Ortomozaik için CE90 değeri 1,347 m ve DEM için LE90 değeri 0,6113 m bulunmuş; bu değerler BIG Regulation No. 15/2014 kapsamında sırasıyla 1:10.000 ve 1:5.000 ölçekte Class 1 sınırları içinde değerlendirilmiştir. Ancak sonuçlar aynı el-GPS referansına göre uyumu gösterir; bağımsız jeodezik kontrol kullanılmadığından mutlak konumsal doğruluk kanıtı değildir.

Ortomozaik 36.214 × 47.208 piksel boyutunda, yaklaşık 4,1 cm/piksel Ground Sample Distance (GSD) ile ve yaklaşık 1,72 km² kapsama alanında üretilmiştir. 1.007 görüntünün 979'u hizalanmış, 435.884 tie point elde edilmiş ve ortomozaik işlemesi yaklaşık 17 saat sürmüştür. Digital Elevation Model (DEM) yaklaşık 45 dakikada üretilmiş; 43,2 cm/piksel çözünürlük ve 5,36 nokta/m² yoğunluk raporlanmıştır.

UAV ürünlerinden idari sınır, eğim, kontur ve arazi örtüsü haritaları türetilmiştir. Köy yöneticileri ile 8 RW ve 35 RT'nin yöneticileri, ortomozaikte görülen yol, sulama kanalı ve diğer yer işaretlerini kendi saha bilgileriyle eşleştirerek idari sınırların doğrulanmasına katılmıştır. Çalışma bu süreci yer-temelli coğrafi öğrenme için potansiyel bir ortam olarak yorumlamaktadır; fakat katılımcılarda spatial thinking, öğrenme başarısı veya coğrafi okuryazarlık değişimini ölçen deneysel veri toplamamıştır.

Çalışmanın en önemli metodolojik mesajı, düşük maliyetli bir İHA ve tüketici sınıfı el GPS'iyle köy planlamasında kullanılabilecek ayrıntılı mekânsal ürünlerin üretilebildiği; fakat haritanın ne kadar güvenilir olduğunun kullanılan yer kontrol referansının kalitesiyle sınırlı olduğudur. Bu nedenle haritaların kullanılabilirliği yalnız görüntü çözünürlüğüyle değil, geometrik doğruluğun nasıl ölçüldüğünün ve veri boşluklarının nerede olduğunun kullanıcılar tarafından bilinmesiyle birlikte değerlendirilmelidir.

Araştırmanın temel problemi nedir?

Endonezya'nın One Map Policy yaklaşımı, mekânsal verinin ortak referans, ortak standart, ortak veri tabanı ve ortak jeoportal altında uyumlu olmasını hedeflemektedir. Ancak kırsal köylerin bir bölümünde güncel, yüksek çözünürlüklü ve yerel karar vermeye yetecek ayrıntıda veri üretmek için gereken jeodezik altyapı, mali kaynak ve teknik kapasite sınırlıdır.

Çalışma bu problemden hareketle iki gereksinimi tek sistemde birleştirmektedir. Birinci gereksinim, köy ölçeğinde yeterli geometrik doğruluğa sahip görüntü ve yükselti verisi üretmektir. İkinci gereksinim ise yerel yöneticilerin kendi bildikleri sınırları, yolları, sulama kanallarını ve diğer mekânsal işaretleri bu teknik ürünlerle ilişkilendirebilmesidir.

Araştırma hangi sorulara cevap arıyor?

1. UAV görüntülerinden oluşturulan ortomozaik ve DEM'in geometrik doğruluğu ne düzeydedir?
2. Bu ürünlerin ayrıntı seviyesi, köy ölçeğindeki mekânsal veriyi güncellemek ve bölgesel kalkınma planlamasını desteklemek için yeterli midir?
3. UAV ve P-GIS yoluyla birlikte üretilen haritaların yer-temelli coğrafi öğrenme açısından ne tür bir potansiyeli vardır?

Üçüncü soru diğer ikisinden farklıdır. İlk iki soru ölçüm ve harita üretimi üzerinden teknik olarak test edilirken üçüncü soru için doğrudan öğrenme verisi toplanmamıştır. Dolayısıyla eğitimsel bölüm deneysel bir öğrenme-etkililiği bulgusu değil, teknik ve katılımcı sürecin eğitsel kullanımına ilişkin kaynak-yazar yorumudur.

Araştırma alanı

Uçuş ve görüntü toplama düzeni

UAV görüntüleri 25 Ağustos 2023 tarihinde elde edilmiştir. Pix4D App ile uçuş hattı yaklaşık 120 m yükseklikte planlanmış, ileri ve yan görüntü bindirmesi %80'in üzerinde tutulmuştur. Uçuş planında arazi şekli, ağaçlar ve yüksek binalar gibi engeller ile hava ve ışık koşulları dikkate alınmıştır.

Görüntüler 4000 × 3000 piksel çözünürlükte ve 4,73 mm odak uzaklığında kaydedilmiştir.

GCP ile ICP Arasındaki Fark Nedir?

Ground Control Point (GCP), UAV görüntü bloğunu gerçek dünya koordinat sistemine bağlamak ve fotogrametrik modeli ayarlamak için kullanılan kontrol noktasıdır; Independent Check Point (ICP) ise model ayarlamasına dahil edilmez ve tamamlanmış ürünün doğruluğunu bağımsız olarak sınamak için saklanır. Bu çalışmada 9 GCP modelin jeoreferanslanmasında, 16 ICP ise CE90 ve LE90 doğruluk testlerinde kullanılmıştır.

Neden GCP ile ICP'yi ayırmak gerekir?

Bir GCP modelin oluşturulmasına doğrudan katkıda bulunduğu için GCP üzerindeki düşük artık hata, modelin o kontrol noktalarına ne kadar iyi oturduğunu gösterir. Bu sonuç tek başına bağımsız harita doğruluğu değildir.

ICP'ler modele öğretilmediği için, ICP koordinatlarının haritadaki karşılıklarıyla gerçek saha referansları arasındaki farklar ürünün dış doğrulamasına daha yakın bir ölçü sağlar.

Bu çalışmada GCP residual RMSE değeri 0,801 m bulunmuş, fakat bağımsız doğruluk değerlendirmesi 16 ICP üzerinden gerçekleştirilmiştir.

GCP hata dağılımı

GCP 7 ve GCP 8 birlikte toplam karesel residual'ın yaklaşık %80'ini oluşturmaktadır. Kaynak bunu birkaç yerel kontrol noktasındaki büyük hataların blok içi uyumu belirgin biçimde etkileyebildiğinin göstergesi olarak tartışmaktadır.

Fotogrametrik işlem zinciri

Agisoft Metashape iş akışı görüntülerin içe aktarılması ve parametre ayarlarının yapılmasıyla başlar. Ardından görüntülerde ortak görülen özellikler eşleştirilerek kamera konumları hizalanır ve sparse point cloud oluşturulur. GCP'ler sisteme eklenip görüntüler üzerinde işaretlenir, kamera geometrisi optimize edilir, daha sonra mesh/texture ve nihai ortomozaik ile DEM ürünleri üretilir.

Ortomozaik ile DEM Arasındaki Fark Nedir?

Ortomozaik, farklı hava fotoğraflarının kamera eğimi, perspektif ve arazi kaynaklı geometrik bozulmaları düzeltilerek tek ve harita benzeri görüntüde birleştirilmesidir; Digital Elevation Model (DEM) ise her konum için yükselti bilgisini temsil eden sayısal yüzey/arazi modelidir. Bu çalışmada ortomozaik idari sınır ve arazi örtüsü gibi yatay mekânsal yorumlarda, DEM ise eğim ve kontur üretiminde kullanılmıştır.

Ortomozaik sonucu

Kamera bindirmesi bütün blokta eşit değildir. Kaynak özellikle çalışma bloğunun üst-sağ bölümünde yükselen arazi, haberleşme kuleleri, yüksek binalar ve selvi ağaçlarının görüntü alımını zorlaştırdığını göstermektedir.

Ortomozaikte bazı veri boşlukları da bulunmaktadır. Kaynak bu boşlukları uzaktan kumanda–drone arasındaki zayıf sinyal, kuvvetli rüzgâr, sis ve planlanan uçuş yüksekliğini aşan kule/ağaç gibi nesnelerle ilişkilendirmektedir. Bu boşluklar, geometrik doğruluk sınıfı iyi olsa bile haritanın eksiksizliğiyle ilgili ayrı bir sınırlılıktır.

DEM sonucu

Kaynak yöntem bölümünde önemli bir teknik ayrım yapmaktadır: bir DEM, interpolasyondan önce yer noktaları ayrıştırılmamışsa binaları ve bitki örtüsünü içeren Digital Surface Model (DSM) niteliğinde olabilir; yalnız çıplak zemin noktaları kullanılmışsa Digital Terrain Model (DTM) niteliği taşır. Ancak çalışma, Punten DEM'i oluşturulurken zemin sınıflandırmasının tam olarak nasıl uygulandığını ayrıntılı biçimde raporlamamaktadır. Bu eksiklik özellikle eğim yorumunun yeniden üretilebilirliği açısından önemlidir.

Katılımcı GIS Bu Çalışmada Nasıl Kullanıldı?

Participatory GIS, UAV ortomozağındaki mekânsal nesnelerin köy yöneticilerinin yerel bilgisiyle birlikte yorumlanması için kullanılmıştır; Punten Village yöneticileri ile 8 RW ve 35 RT'nin yöneticileri yollar, sulama kanalları ve diğer tanınabilir yer işaretleri üzerinden idari sınırları tartışmış ve doğrulamış, böylece teknik hava görüntüsü yerel bölge bilgisiyle birleştirilmiştir.

Neden yalnız UAV görüntüsü yeterli değil?

Bir hava görüntüsü yolları, evleri, tarla sınırlarını ve kanalları gösterebilir; fakat her görünen çizginin idari veya toplumsal olarak ne anlama geldiğini yalnız görüntüden çıkarmak mümkün değildir. Bir sınır fiziksel duvarla örtüşmeyebilir veya yerel yönetim açısından önemli bir kanalın işlevi görüntüden anlaşılamayabilir.

P-GIS bu noktada teknik temsil ile yerel bilgiyi bir araya getirir. Çalışmanın coğrafya eğitimi açısından önemli gördüğü süreç, sakinlerin yalnız bitmiş bir haritayı teslim almaları değil; haritanın neyi temsil ettiğini yorumlamaları, sınırları doğrulamaları ve haritanın doğruluk sınırlarını sorgulamalarıdır.

Bu Çalışma Yer-Temelli Coğrafi Öğrenmenin Geliştiğini Kanıtlıyor mu?

Hayır. Araştırmada katılımcıların spatial thinking, coğrafi okuryazarlık veya öğrenme başarısı için ön-test/son-test ya da başka bir eğitimsel ölçüm yapılmamıştır; çalışma yalnız UAV ürünlerinin doğruluğu, P-GIS süreci ve haritaların içerdiği yerel mekânsal bilgiden hareketle bu sürecin yer-temelli coğrafi öğrenme için kullanılabilecek bir ortam oluşturabileceğini önermektedir.

Kaynak bu eğitimsel potansiyeli üç ana işlevle ilişkilendirmektedir: ortomozaik günlük yaşamda bilinen yolları, evleri ve sulama kanallarını kuşbakışı tek bir referansta bir araya getirir; DEM'den üretilen eğim ve kontur haritaları yerel halkın günlük deneyiminde bildiği dik/yatay arazi örüntüsünü nicel bir temsil haline getirir; CE90 ve LE90 değerlerinin belgelenmesi ise kullanıcıya “bu haritaya hangi ölçekte ve ne kadar güvenebilirim?” sorusunu sordurur.

Ancak bu üç özellik doğrudan öğrenme çıktısı değildir. Kaynağın kendi ifadesiyle bunun gerçekten insanların eğim, arazi kullanımı, sınırlar ve tehlikeler hakkında akıl yürütme biçimini değiştirip değiştirmediği gelecekte görüşme, sketch-map veya spatial-thinking görevleriyle test edilmelidir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Geometrik doğruluk ne anlama geliyor?

Çalışmada geometrik doğruluk, harita üzerindeki bir konumun gerçek dünyadaki referans konumla ne kadar uyuştuğu üzerinden değerlendirilmiştir. Yatay doğruluk X ve Y koordinat farklarına, düşey doğruluk Z/yükselti farkına dayanır.

CE90 ve LE90 Neyi Ölçer?

CE90, yatay konum hatalarının %90'lık güven düzeyinde referansa göre hangi büyüklük içinde kaldığını ifade eden yatay doğruluk metriğidir; LE90 ise aynı yaklaşımı düşey/yükselti hatasına uygular. Çalışma BIG Regulation No. 15/2014 kapsamında \(CE90=1.5175\times RMSE_r\) ve \(LE90=1.6499\times RMSE_z\) bağıntılarını kullanmıştır.

Kaynakta verilen iki merkezi denklem:

\[ CE90=1.5175\times RMSE_r \]

\[ LE90=1.6499\times RMSE_z \]

Burada:

• \(RMSE_r\): X ve Y koordinat hatalarının birlikte oluşturduğu yatay Root Mean Square Error değeridir.
• \(RMSE_z\): Z/yükselti farklarının Root Mean Square Error değeridir.
• 1,5175 ve 1,6499: çalışmanın BIG Regulation çerçevesinde kullandığı CE90 ve LE90 dönüşüm katsayılarıdır.

Kaynak Equation (3) neden dikkat gerektiriyor?

Kaynağın basılı Equation (3) gösteriminde yatay RMSE'nin ara ifadesi ve paydası ile ilgili dizgi/notasyon belirsizliği bulunmaktadır. Buna karşılık kaynak Table 5, kullanılan fiilî aritmetiği açık biçimde yeniden kurmaya izin verir: 16 ICP'nin \(\Delta X^2+\Delta Y^2\) toplamı 12,602 m², ortalaması 0,788 m² ve karekökü yaklaşık 0,887 m'dir.

Dolayısıyla tablodaki işlem:

\[ RMSE_r=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}\left(\Delta X_i^2+\Delta Y_i^2\right)}{n}} \]

biçiminde okunabilmektedir.

Bu gösterim, kaynak Table 5'in aritmetiğinin açıklayıcı yeniden kurulmasıdır; basılı Equation (3)'ün sessizce düzeltilmiş özgün formu olarak sunulmamaktadır.

Kaynağın toplamı kullanıldığında:

\[ RMSE_r=\sqrt{\frac{12.602}{16}} \approx0.8875\text{ m} \]

ve ardından:

\[ CE90=1.5175\times0.8875 \approx1.347\text{ m} \]

elde edilir.

Düşey doğruluk için:

\[ RMSE_z=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(\Delta Z_i)^2}{n}} \]

ve kaynak Table 7 toplamı kullanıldığında:

\[ RMSE_z=\sqrt{\frac{2.197}{16}} \approx0.3706\text{ m} \]

\[ LE90=1.6499\times0.3706 \approx0.6113\text{ m} \]

sonucuna ulaşılır.

16 ICP noktasındaki hata dağılımı

Yatay karesel hatanın yaklaşık %80'i yalnız ICP 5 ve ICP 12'den gelmektedir. Bu sonuç, genel doğruluk metriğinin birkaç yerel hata noktasından önemli ölçüde etkilenebildiğini göstermektedir.

Düşey farkların 16'sından 14'ü negatiftir. Kaynak ortalama düşey farkın yaklaşık −0,26 m olduğunu belirterek bunun yalnız rastgele saçılmadan ziyade sistematik bir düşey ofsete işaret ettiğini tartışmaktadır.

1,347 m CE90 ve 0,6113 m LE90 Mutlak Konumsal Doğruluk Anlamına mı Gelir?

Hayır. GCP'ler ve ICP'ler aynı Garmin 64s tüketici sınıfı el GPS'iyle ölçüldüğü için \(CE90=1.347\) m ve \(LE90=0.6113\) m değerleri UAV ürünlerinin bu referans koordinatlarla uyumunu gösterir; el-GPS'in kendi mutlak konum hataları her iki veri grubunda da bulunabileceğinden gerçek mutlak doğruluğu doğrulamak için bağımsız jeodezik GNSS kontrol noktaları gerekir.

Bu ayrım neden önemlidir? Eğer referans koordinatın kendisi örneğin ortak yönlü bir sapma taşıyorsa UAV modeli referansla çok iyi uyuşabilir, ancak hem UAV ürünü hem referans gerçek dünya koordinatından birlikte sapmış olabilir. Bundle block adjustment, görüntü bloğundaki rastgele GCP etkisini azaltabilir fakat referans koordinatının kendi hatasını ortadan kaldıramaz.

BIG doğruluk sınıflarıyla karşılaştırma

İdari sınır haritası

UAV ortomozaği ile P-GIS sınır bilgilerinin birleştirilmesi sonucunda Punten Village'ın idari sınır haritası hazırlanmıştır. Kaynak köyün 8 RW ve 35 RT'den oluştuğunu belirtmektedir.

Kaynağa göre RW 04 / Gempol Hamlet 29,6 ha, RW 06 / Kungkuk Hamlet 71,7 ha büyüklüğündedir ve en küçük birim RW 05 yaklaşık 5,6 ha'dır.

Eğim haritası

Bu sınıfların alan toplamı yaklaşık 133,412 ha'dır. Dolayısıyla Table 9 yüzdeleri 281,94 ha'lık bütün köy alanının değil, kaynak tarafından kullanılan eğim analiz alanının dağılımını göstermektedir. Kaynak, toplam köy alanı ile 133,412 ha'lık eğim analiz alanı arasındaki farkı ayrıca açıklamamaktadır.

Kaynak eğimin çoğunlukla köyün merkez ve güneyinde düz–eğimli, daha dik alanların ise kuzey kesimlerinde yoğunlaştığını belirtmektedir.

Kontur haritası

DEM'den QGIS kullanılarak kontur haritası türetilmiş ve yükselti değerlerinin yaklaşık 868,1 m ile 1.098,9 m arasında değiştiği raporlanmıştır. Güney kesimler daha eğimli düzlüklerden, kuzey kesimler ise daha yüksek tepelik araziden oluşmaktadır.

Arazi örtüsü sınıflandırması

Arazi örtüsü, ortomozaikten ArcGIS maximum-likelihood supervised classification yöntemiyle altı sınıfa ayrılmıştır: buildings, bushes, vegetation, road body, water bodies ve vacant land.

Ancak çalışma confusion matrix, overall accuracy, producer's accuracy, user's accuracy, kappa veya bağımsız saha örnekleriyle tematik doğruluk doğrulaması raporlamamaktadır. Kaynak da bu nedenle arazi örtüsü sınıf alanlarının indicative / gösterge niteliğinde ele alınması gerektiğini açıkça belirtmektedir.

Bu nedenle Table 10 kendi içinde aritmetik olarak kapanmamaktadır. Verianla, 1,72 km² veya %100 toplamını kategori değerlerini zorla değiştirerek yeniden oluşturmaz.

Kaynak kendi değerleri içinde vegetation sınıfını 0,728 km² ve %36,16 ile en büyük arazi örtüsü sınıfı olarak raporlamaktadır. Bu sonuç tematik doğruluk testi yapılmadığı için kesin arazi envanteri olarak değil, kullanılan sınıflandırma işleminin raporlanan sonucu olarak değerlendirilmelidir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Düşük maliyetli DJI Mavic Pro görüntülerinden köy ölçeğinde yüksek ayrıntılı ortomozaik ve DEM üretilebilmiştir.
• Ortomozaik el-GPS referansına göre CE90=1,347 m sonucuyla BIG 1:10.000 Class 1 eşiği içinde sınıflandırılmıştır.
• DEM el-GPS referansına göre LE90=0,6113 m sonucuyla BIG 1:5.000 Class 1 eşiği içinde sınıflandırılmıştır.
• UAV ürünlerinden idari sınır, eğim, kontur ve arazi örtüsü ürünleri türetilmiştir.
• P-GIS süreci köy yöneticilerinin yerel sınır ve landmark bilgisini ortomozaikle eşleştirmesine olanak vermiştir.
• Haritanın doğruluğunun ve eksik alanlarının görünür biçimde belgelenmesi, kullanıcıların haritayı eleştirel biçimde değerlendirmesi için bir temel sunmaktadır.

Çalışmanın doğrudan desteklemediği sonuçlar

• CE90=1,347 m değeri mutlak jeodezik konum doğruluğunu kanıtlamaz.
• LE90=0,6113 m değeri mutlak yükseklik doğruluğunu kanıtlamaz.
• Garmin 64s koordinatlarının geodetic-grade GNSS doğruluğunda olduğu gösterilmemiştir.
• Haritanın bütün kesimlerinin eksiksiz olduğu gösterilmemiştir; ortomozaikte veri boşlukları vardır.
• Arazi örtüsü sınıflarının tematik doğruluğu confusion matrix veya bağımsız saha örnekleriyle doğrulanmamıştır.
• Katılımcıların spatial-thinking veya coğrafi okuryazarlık becerilerinde artış ölçülmemiştir.
• P-GIS'in öğrenme başarısını artırdığı deneysel olarak kanıtlanmamıştır.
• Üretilen ürünlerin kadastro veya yüksek hassasiyet gerektiren mühendislik ölçmelerinin yerine geçebileceği gösterilmemiştir.
• Sonuçların bütün kırsal köylere aynı doğrulukla genellenebileceği gösterilmemiştir.

Kaynak içindeki önemli raporlama sorunları

Çalışmanın temel güçlü yönleri

Bağımsız kontrol noktaları: ICP'lerin bundle adjustment'a dahil edilmemesi, GCP residual'ından daha anlamlı bir dış kontrol sağlamaktadır.

Yüksek görüntü redundansı: %80'in üzerindeki ileri/yan bindirme ve yüz binlerce tie point, fotogrametrik bloğun iç geometrisini güçlendirmektedir.

Teknik doğruluk sınırının açık yazılması: Yazarlar el-GPS referansıyla elde edilen değerleri mutlak doğruluk gibi sunmamaktadır.

Teknoloji ile yerel bilginin birleştirilmesi: Harita üretim süreci yalnız masa başı görüntü işleme değildir; idari sınır bilgisi yerel yöneticilerle doğrulanmıştır.

Eksik verinin görünür tutulması: Ortomozaikteki boşluklar saklanmamış ve bunların karar verme üzerindeki etkisi tartışılmıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar

Ground reference kalitesi: GCP ve ICP ölçümleri aynı consumer-grade Garmin 64s ile yapılmıştır.

Bağımsız geodetic control yok: Mutlak CE90/LE90 doğruluğu geodetic-grade GNSS ile doğrulanmamıştır.

Sistematik düşey ofset: 16 düşey farkın 14'ünün negatif olması yaklaşık −0,26 m ortak yönlü fark bulunduğunu göstermektedir.

Yerel hata yoğunlaşması: GCP 7–8 ve ICP 5–12 gibi az sayıdaki nokta toplam karesel hatanın büyük bölümünü oluşturmaktadır.

Ortomozaik boşlukları: Rüzgâr, sis, sinyal, yüksek nesneler ve arazi koşulları bazı alanların eksik kalmasına neden olmuştur.

DEM üretim ayrıntısı: DSM/DTM ayrımını belirleyen zemin sınıflandırma işlemi yeterli ayrıntıda raporlanmamaktadır.

Arazi örtüsü doğrulaması: Tematik accuracy assessment yapılmamıştır.

Table 10 aritmetiği: Arazi örtüsü toplam alan ve yüzdeleri kendi içinde tutarlı değildir.

Eğitimsel etki ölçülmedi: Yer-temelli coğrafi öğrenme potansiyeli ampirik learning-outcome testiyle değerlendirilmemiştir.

İşleme kapasitesi: Yaklaşık 17 saatlik ortomozaik işlem süresi ve gerekli yazılım/donanım becerileri, köy yönetiminin tamamen bağımsız üretim yapmasını zorlaştırabilir.

Gelecek araştırmalar için kaynak önerileri

Kaynak, gelecekte geodetic ground control ve bağımsız check point kullanılmasını, arazi örtüsü sınıflandırmasının tematik doğruluğunun saha örnekleriyle test edilmesini ve köy sakinlerinin harita üretme/yorumlama sürecinin onların arazi, eğim, sınır ve tehlike hakkında düşünme biçimini değiştirip değiştirmediğinin görüşme, sketch map veya uyarlanmış spatial-thinking görevleriyle incelenmesini önermektedir.

Yazarlar ayrıca bu iş akışının village digitalization / Desa Digital programlarına yerleştirilmesini, kırsal toplulukların yalnız mekânsal bilgi kullanıcısı değil üreticisi haline gelip gelemeyeceğini sınamak için doğal bir gelecek araştırma ortamı olarak değerlendirmektedir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Low-Cost UAV Photogrammetry and Participatory GIS for Village Mapping: Geometric Accuracy and Place-Based Geographical Learning in Rural Indonesia.

Yazarlar: Agum Yudatama, Purwanto, Ghada Abd Elsattar Mohammed Oraby.

Yazar sırası: Kaynak PDF sırası korunmuştur.

Eş katkı: Kaynakta equal-contribution beyanı bulunmamaktadır.

Sorumlu yazar: Agum Yudatama.

Agum Yudatama ve Purwanto afiliyasyonu: Department of Geography, Universitas Negeri Malang, Malang, Indonesia.

Ghada Abd Elsattar Mohammed Oraby afiliyasyonu: Department of Geography, Al-Azhar University, Cairo, Egypt.

Dergi: Future Space: Studies in Geo-Education.

Yayıncı: CV Bumi Spasial / Bumi Spasial.

Cilt / sayı: Vol. 3 No. 4 (2026).

Sayfalar: 498–518.

DOI: 10.69877/fssge.v3i4.122.

Resmî bağlantı: DOI çözümleyicisi üzerinden 10.69877/fssge.v3i4.122.

Makale gönderim tarihi: 29 Ocak 2026.

Revizyon yükleme tarihi: 7 Ağustos 2026.

Nihai kabul: 30 Eylül 2026.

Bibliyografik indeks yayın tarihi: Garuda kaydına göre 5 Ekim 2026.

Kaynak türü: Scientific Paper; single-case technical UAV photogrammetry design with participatory GIS and descriptive geographical-learning interpretation.

Hakemlik: Dergi DOAJ kaydında double-anonymous peer review olarak tanımlanmaktadır.

Lisans: Creative Commons Attribution 4.0 International — CC BY 4.0.

Print ISSN: 3032-6974.

Online ISSN: 3031-9927.

Preprint: Kaynak PDF veya doğrulanan bibliyografik kayıtta ayrı bir preprint sürümü belirtilmemektedir.

Anahtar kelimeler: Spatial Literacy; Participatory GIS; Place-Based Geography Education; Community Empowerment; Unmanned Aerial Vehicle (UAV); Geometric Accuracy.

Araştırma yeri: Punten Village, Bumiaji District, Batu City, Indonesia.

Toplam köy alanı: 281,94 ha.

Hamlet sayısı: 4 — Krajan, Gempol, Kungkuk, Payan.

Yerel idari birimler: 8 RW ve 35 RT.

UAV: DJI Mavic Pro.

Kamera: FC220, 1/2,3″ CMOS, 12 MP.

Saha koordinat alıcısı: Garmin 64s consumer-grade handheld GPS/GLONASS receiver.

GCP: 9.

ICP: 16.

GCP hedefi: 3 × 3 m kırmızı-mavi marker.

Görüntü tarihi: 25 Ağustos 2023.

Uçuş yüksekliği: yaklaşık 120 m.

İleri/yan bindirme: %80'in üzerinde.

Görüntü çözünürlüğü: 4000 × 3000 piksel.

Odak uzaklığı: 4,73 mm.

Toplam görüntü: 1.007.

Hizalanan kamera: 979.

Tie point: 435.884.

Fotogrametri yazılımı: Agisoft Metashape.

Uçuş planlama: Pix4D App.

GIS yazılımı: ArcGIS 10.4; kontur işlemi için kaynak ayrıca QGIS kullanımını belirtmektedir.

Hesap: Microsoft Excel; RMSE, CE90, LE90.

GCP yatay RMSE: 0,801 m.

ICP yatay RMSEr: yaklaşık 0,887 m.

CE90: 1,347 m.

CE90 sınıflaması: BIG Regulation No. 15/2014, Class 1 at 1:10.000.

Düşey RMSEz: yaklaşık 0,371 m.

LE90: 0,6113 m.

LE90 sınıflaması: BIG Regulation No. 15/2014, Class 1 at 1:5.000.

Mutlak doğruluk sınırı: GCP ve ICP aynı consumer-grade receiver ile ölçüldüğünden CE90/LE90 değerleri bu referansla uyuşmayı gösterir; bağımsız geodetic-grade doğrulama yapılmamıştır.

Düşey ofset: 16 düşey farkın 14'ü negatiftir; kaynak yaklaşık −0,26 m ortalama fark raporlamaktadır.

Ortomozaik işleme süresi: yaklaşık 17 saat.

Ortomozaik boyutu: 36.214 × 47.208 piksel.

Ortomozaik GSD: yaklaşık 4,1 cm/piksel.

Ortomozaik kapsama: yaklaşık 1,72 km².

Ortomozaik sınırlılığı: Sinyal, rüzgâr, sis ve yüksek engeller nedeniyle bazı alanlarda boşluklar vardır.

DEM işleme süresi: yaklaşık 45 dakika.

DEM çözünürlüğü: 43,2 cm/piksel.

DEM nokta yoğunluğu: 5,36 nokta/m².

DEM/DTM/DSM sınırlılığı: Kaynak DSM ve DTM ayrımının önemini açıklar ancak kullanılan ground-point classification işlemini yeterli ayrıntıda raporlamaz.

Tematik ürünler: İdari sınır haritası, eğim haritası, kontur haritası ve arazi örtüsü haritası.

Eğim analiz alanı: Table 9 kategori alanlarının toplamı yaklaşık 133,412 ha'dır; kaynak bunu 281,94 ha'lık toplam köy alanıyla ayrıca uzlaştırmamaktadır.

Kontur yükselti aralığı: yaklaşık 868,1–1.098,9 m.

Arazi örtüsü yöntemi: Maximum likelihood supervised classification.

Arazi örtüsü sınıfları: Buildings, Bushes, Vegetation, Road Body, Water Bodies, Vacant Land.

Tematik doğrulama: Confusion matrix veya bağımsız field-validation samples uygulanmamıştır.

Table 10 tutarsızlığı: Kategori alanları toplamı 1,879 km², kategori yüzdeleri toplamı %93,85 iken kaynak total satırı 1,72 km² ve %100 vermektedir.

P-GIS katılımcıları: Punten Village apparatus ve 8 RW ile 35 RT'nin yöneticileri; kaynak village-apparatus grubunun kesin kişi sayısını ayrıca belirtmemektedir.

Eğitimsel veri: Katılımcıların öğrenme kazanımına ilişkin nicel veya pre/post veri toplanmamıştır.

Yer-temelli öğrenme sonucu: Kaynak haritaların yer-temelli öğrenme kaynağı olabileceğini önerir; ampirik etkililik kanıtı sunmaz.

Kaynak içi numaralandırma: Bazı Figure referansları gerçek figure numaralarıyla uyuşmamaktadır; Verianla bilimsel içeriği esas almış, hatalı numaraları yeni gerçek gibi taşımamıştır.

Equation (3) notu: Basılı yatay RMSE ifadesinin notasyonu Table 5'in fiilî aritmetiğiyle tam uyuşmamaktadır; Verianla source-reported sonuçları ve tablo hesabını ayrı biçimde açıklamıştır.

Funding: İncelenen kaynak sürümünde ayrı funding statement bulunmamaktadır.

Conflict of Interest: İncelenen kaynak sürümünde ayrı conflict-of-interest statement bulunmamaktadır.

Data Availability: İncelenen kaynak sürümünde ayrı data-availability statement bulunmamaktadır.

CRediT / Author Contributions: İncelenen kaynak sürümünde ayrı CRediT/yazar katkısı bölümü bulunmamaktadır.

Etik/onam: İncelenen kaynak sürümünde P-GIS görüşme/tartışma katılımcıları için ayrı ethics approval veya informed-consent statement görünmemektedir. Bu raporlama durumu tek başına etik ihlal sonucu olarak yorumlanmamıştır.

Temel yöntemsel sınırlılıklar: Tüketici sınıfı yer referansı; bağımsız jeodezik doğrulamanın olmaması; sistematik düşey ofset; az sayıdaki noktada yoğunlaşan hata; ortomozaik boşlukları; DSM/DTM üretim ayrıntısının eksikliği; arazi örtüsü tematik doğrulamasının bulunmaması; Table 10 aritmetik tutarsızlığı; eğim analiz alanı ile toplam köy alanı arasındaki kapsam farkının açıklanmaması; öğrenme çıktılarının ölçülmemesi.

Temel bilimsel yorum: Çalışma, yüksek görüntü bindirmesi ve kontrollü fotogrametrik iş akışıyla consumer-grade ekipmanın köy ölçeğinde planlama ve mekânsal tartışma için kullanılabilir ürünler üretebileceğini göstermektedir. Ancak bu ürünlerin mutlak konumsal doğruluğu bağımsız jeodezik referansla kanıtlanmamıştır ve haritaların eğitimsel etkisi doğrudan ölçülmemiştir.