Deprem Sonrası Hasar Tespiti: Sentinel-1 SAR Uydusu ve CBS

Şubat 2023 Kahramanmaraş depremleri gibi büyük olayların hemen ardından sahadaki hasar boyutunu hızla anlamak, arama-kurtarma önceliklerini ve insani yardım lojistiğini doğrudan etkiler. Geleneksel saha tespiti yavaş ve tehlikelidir; uydu görüntüsü ise depremden saatler sonra bile geniş bir coğrafyayı güvenli biçimde tarar. Bu rehberde Avrupa Uzay Ajansı'nın (ESA) Sentinel-1 SAR uydusu ile deprem öncesi ve sonrası görüntülerin karşılaştırılması yoluyla hasar haritası nasıl üretilir, adım adım anlatılmaktadır.

SAR Nedir ve Neden Gece–Bulut Sorun Olmaz?

Sentetik Açıklıklı Radar (SAR), kendi mikrodalga sinyalini yüzeye gönderip geri yansımayı ölçen aktif bir uzaktan algılama sistemidir. Optik uydulardan farkı:

• Gece de çalışır — güneş ışığına ihtiyaç duymaz.
• Bulut ve duman görüntüyü bozmaz — mikrodalga bu engellerden geçer.
• Deprem sonrası yangın ve toz bulutu olan alanlarda kritik avantaj sağlar.

Sentinel-1, C-bantında (5.6 cm dalga boyu) çalışır; Türkiye gibi orta enlemlerde her 6 günde bir aynı bölgeyi görüntüler ve görüntüler ESA Copernicus Open Access Hub üzerinden ücretsizdir.

İki Temel Yöntem

1. Koherans Değişimi (Coherence Change Detection)

İki SAR görüntüsü arasındaki sinyal tutarlılığı (koherans) ölçülür. Yıkılmış binalar ve heyelanlar yüzey yapısını değiştirdiği için deprem öncesi–sonrası koherans farkı düşer. Düşük koherans = yüksek hasar olasılığı.

2. Geri Saçılma Değişimi (Backscatter Change Detection)

Radar sinyalinin yüzeyden yansıma şiddeti (backscatter, dB cinsinden) deprem öncesi ve sonrası karşılaştırılır. Yıkılmış binalarda çift yansıma etkisi kaybolur ve backscatter değeri düşer.

İş Akışı: Adım Adım

Adım 1 — Veri İndirme

Copernicus Data Space'ten deprem öncesi (son 12-24 gün) ve sonrası (depremden 1-3 gün sonra) Sentinel-1 SLC görüntüleri aynı yörüngeden (ascending veya descending) seçilir. Görüntü çiftinin aynı yönde çekilmesi interferometrik işlem için zorunludur.

Adım 2 — Ön İşleme (SNAP ile)

ESA'nın ücretsiz SNAP yazılımı SAR verisini adım adım işler:

1. TOPSAR Birleştirme (IW SLC için)
2. İnterferogram oluşturma (deprem öncesi × sonrası karmaşık çarpım)
3. Koherans hesabı (pencere boyutu 3×10 önerilir)
4. Terrain Correction (Copernicus DEM ile)
5. GeoTIFF dışa aktarma

Adım 3 — Koherans Farkı ve Hasar Eşikleme

import numpy as np import rasterio import geopandas as gpd from rasterio.features import shapes from shapely.geometry import shape # Deprem öncesi ve sonrası koherans rasterlarını yükle with rasterio.open("koherans_once.tif") as src: once = src.read(1).astype(float) profil = src.profile with rasterio.open("koherans_sonra.tif") as src: sonra = src.read(1).astype(float) # Koherans farkı (düşme = hasar) fark = once - sonra # Eşik: fark > 0.4 → yüksek hasar olasılığı hasar_maskesi = (fark > 0.4).astype(np.uint8) # Maskeyi vektöre dönüştür profil.update(dtype=rasterio.uint8, count=1) with rasterio.open("hasar_maske.tif", "w", **profil) as dst: dst.write(hasar_maskesi, 1) # Rasterdan vektör poligon üret with rasterio.open("hasar_maske.tif") as src: veri = src.read(1) transform = src.transform crs = src.crs geometriler = [ {"geometry": shape(geom), "hasar": val} for geom, val in shapes(veri, transform=transform) if val == 1 ] hasar_gdf = gpd.GeoDataFrame(geometriler, crs=crs) hasar_gdf.to_file("hasar_alanlari.gpkg", driver="GPKG")

Adım 4 — CBS ile Zenginleştirme

Hasar vektör katmanı mevcut CBS verileriyle birleştirilerek öncelik haritası üretilir:

• Bina katmanı (OSM veya TKGM) — kaç bina etkilenmiş?
• Nüfus ızgarası (WorldPop) — risk altındaki tahmini nüfus
• Yol ağı (OSM) — hangi tahliye yolları hasar görmüş?
• Hastane ve okul konumları — kritik tesisler etkilenmiş mi?

Optik ile SAR Karşılaştırması

Kriter	Sentinel-1 SAR	Sentinel-2 / Planet Optik
Bulut sorun olur mu?	Hayır	Evet
Gece çekim	Evet	Hayır
Yorumlama kolaylığı	Zor (uzmanlık gerektirir)	Kolay (görsel)
Yerleşim tespiti	Çok iyi (çift yansıma)	İyi
Yenileme sıklığı (TR)	6 gün	5 gün
Ücret	Ücretsiz (ESA)	Ücretsiz (ESA) / Ücretli (Planet)

Kaynaklar

• ESA SNAP Tutorials — step.esa.int
• Copernicus Data Space Ecosystem — dataspace.copernicus.eu
• Yun, S.H. ve ark. (2015). Rapid Damage Mapping for the 2015 M7.8 Gorkha Earthquake Using Synthetic Aperture Radar Data. Seismological Research Letters, 86(6).
• Copernicus EMS (Emergency Management Service) — emergency.copernicus.eu