3 Lihkab Açma Şartları Nelerdir?

Tweet

Lisanslı harita kadastro mühendislik bürosu açmak için, lisanslı harita kadastro mühendislik sınavında başarı elde etmiş olmak gerekmektedir. Lisans sahibi olabilmek için genel şartlar şunlardır:

Türkiye Cumhuriyeti vatandaşı olmak

Kamu haklarından mahrum bulunmamak

Medeni hakları kullanma ehliyetine sahip olmak

Taksirli suçlar ve aşağıda sayılan suçlar dışında tecil edilmiş hükümler hariç olmak üzere altı aydan fazla hapis veya affa uğramış olsalar bile devletin güvenliğine karşı suçlar, anayasal düzene ve bu düzenin işleyişine karşı suçlarla, zimmet, irtikap, rüşvet, hırsızlık, dolandırıcılık, sahtecilik, hileli iflas gibi yüz kızartıcı veya şeref ve haysiyet kırıcı suçtan veya istimal ve istihlak kaçakçılığı dışında kalan kaçakçılık suçları, ihaleye fesat karıştırma, devlet sırlarını açığa vurma, vergi kaçakçılığı veya vergi kaçakçılığına teşebbüs suçlarından dolayı hükümlü bulunmamak

Devlet memurluğundan çıkarılma cezası almamış olmak

Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası'na kayıtlı bulunmak

Kamu ve özel sektörde Harita Mühendisi olarak en az 5 (beş) yıl çalışmış olmak

Müracaat tarihinde, 6357 sayılı Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği Kanunu hükümleri uyarınca meslekten geçici men cezası veya ihraç cezası almamış olmak

10.000 TL tutarındaki teminatı bankaya yatırarak Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü adına bloke ettirmek

Lisans sınavında başarılı olmak

Lisanslı harita kadastro mühendislik büroları bulundukları ilçe idari sınırlarında yetkili olmak üzere kurulur. Aynı ilçede birden fazla sayıda büroya lisans verilmesi veya lisanslı büroların birden fazla ilçede yetkilendirilmesi ile lisansların iptaline Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü yetkilidir. Lisansların verilmesi, iptal edilmesi ve sicillerin tutulması ile lisanslı büro faaliyetlerinin denetimini yaparak uyarma, kınama, lisansın geçici veya sürekli iptali cezalarını vermeye Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü yetkilidir.

Kaynak: Türk E., Harita Büro Çalışmaları, Bitirme Çalışması, Kocaeli, 2011

0 Lihkab Nedir?

Tweet

LİHKAB, Lisanslı Harita Kadastro Bürosu'nun kısaltmasıdır. Lisanslı Harita Mühendisleri'nin kamu adına iş yaptığı özel bürolardır. Lisans, gerekli şartları bulunduran harita mühendislerinin, sınava tabi tutularak almaya hak kazandıkları kamu adına iş yapabilme yetkisi sunan belgedir.

Kadastro teknik hizmetlerinden tescile tabi olmayan işlemlerin yapım ve kontrolü, tescile tabi olan işlemlerin de yapım sorumluluğu lisanslı harita kadastro bürolarınca yerine getirilmektedir. Lisanslı Harita Kadastro Büroları'nda yapılacak iş ve hizmetler şunlardır:

• Tescile tabi olmayan,

Aplikasyon, Parsel Yer Gösterme, Bağımsız Bölüm Yer Gösterme yapımı ve kontrolüdür.

• Tescile tabi olan,

Cins değişikliği, İrtifak hakkı tesisi, Tevhid işlemlerine yönelik talebe bağlı hizmetlerin yapımı, kontrolü, izlenmesi ve ilgilerine sunulmasıdır.

Ülkemizde gerçekleştirilen lisans sınavı sonucunda 551 adet lisanslı harita kadastro bürosu açmaya hak kazanmış lisanslı harita mühendisi vardır. Bu büroların tamamı aktif olmasa da Haziran 2011 tarihi itibariyle 330 adet lisanslı harita ve kadastro bürosu faaliyet göstermektedir.

Kaynak: Türk E., Harita Büro Çalışmaları, Bitirme Çalışması, Kocaeli, 2011

0 Haritacılık Kısaltmaları ve Açılımları

Tweet

Aşağıdaki listede Harita Mühendisliği'nde yoğun olarak kullanılan kısaltmalar yer almaktadır. Liste sürekli güncellenmektedir. Sizinde bildiğiniz kısaltmalar var ise yorum kısmına yazınız. Listemize kısa sürede ekleriz.

KISALTMALAR LİSTESİ

BÖHY - Büyük Ölçekli Harita Yönetmeliği

BÖHHBÜY - Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği
CAD - Computer Aided Design (Bilgisayar Destekli Tasarım)

HKMO - Harita Kadastro Mühendisleri Odası

HKMOBİS - Harita Kadastro Mühendisleri Odası Bilgi Sistemi

LİHKAB - Lisanslı Harita ve Kadastro Mühendislik Bürosu

TKGM - Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü

TMMOB - Türk Mühendis ve Mimar Odaları Birliği

0 Matlab Ders 6 - Matris Dört İşlem

Tweet

Editor (Kod Düzenleme):

a=rand(3);
b=ones(3);
c=a+b;
d=a-b;
e=a*b; % a*b eşit değildir b*a
f=b*a;
g=a/b;
h=b/a;

% a\b = b/a (\) soldan bölme işaretidir. Soldaki değer "payda", sağdaki
% değer "pay" olur.

% Bir matris çarpma işlemi yapabilmek için ilk matrisin sütun sayısı ikinci
% matrisin satır sayısına eşit olması gereklidir.

% Nokta(.) ile skaler çarpım yapılır. Satır-Satır ve Sütun-Sütun ayrı ayrı
% çarpılır.

a=[1 2 3; 1 1 0; -1 2 1];
b=[3 1 0; 2 1 0; 1 3 7];
a.*b
% a.*b = b.*a  Matris boyutları eşit olmalıdır.
a^2 % Karesini almak için kare matris olmalıdır.
a.^2 % a matrisinin skaler karesi

m=[1 2 3; 4 3 1]
% m^2 "Inputs must be a scalar and a square matrix." hatası verir.
m.^2

Command Window (Komut Penceresi):

Warning: Matrix is singular to working precision. 

ans =

     3     2     0
     2     1     0
    -1     6     7


ans =

     0    10     6
     2     3     3
     0     2    -2


ans =

     1     4     9
     1     1     0
     1     4     1


m =

     1     2     3
     4     3     1


ans =

     1     4     9
    16     9     1

Published with MATLAB® 7.10

0 Matlab Ders 5 - Determinant Matris Tersi

Tweet

Editor (Kod Düzenleme):

% Bir değişkenin sonuna noktalı virgül(;) koyduğumuzda o değişkeni "command window" ekranında gizleyebiliriz.

a=[2 3 -4; 1 0 1; 0 -2 1];

% "det" komutu matrisin determinant değerinin verir.

det(a)
det_a=det(a);

% "^-1" ters almaya yarayan matlab komutudur. "inv" fonksiyonu da aynı işlevi görmektedir.

a^-1

% "inf" sonsuz "NaN - Not a number" bir sayı değildir ifadeleridir.
% Matrislerde 4 işlem toplama(+), çıkarma(-), çarpma(*) ve bölme(/) direk olarak matrise uygulanır. (a*2,a-5,a+3,a/2 vb.)

b=[a a+2; a-2 a*3]

b(end,:)=[] % b matrisinin son satırını siler.

% b(5,1)=[] "??? Subscripted assignment dimension mismatch." Matrisin herhangi satır ya da sütunundaki tek bir değer silinemez.

Command Window (Komut Penceresi):

ans =

     9


ans =

    0.2222    0.5556    0.3333
   -0.1111    0.2222   -0.6667
   -0.2222    0.4444   -0.3333


b =

     2     3    -4     4     5    -2
     1     0     1     3     2     3
     0    -2     1     2     0     3
     0     1    -6     6     9   -12
    -1    -2    -1     3     0     3
    -2    -4    -1     0    -6     3


b =

     2     3    -4     4     5    -2
     1     0     1     3     2     3
     0    -2     1     2     0     3
     0     1    -6     6     9   -12
    -1    -2    -1     3     0     3

Published with MATLAB® 7.10

0 Matlab Ders 4 - Komutlar Fonksiyonlar

Tweet

Editor (Kod Düzenleme):

% "help" komutu ile matlab kütüphanesindeki herhangi fonksiyonun ne işe yaradığına bakılabilir.

help magic

magic(4) % 4x4'lük matris oluşturur. Çapraz toplamları eşittir. İlk verisi n^2 olabilir.

% "lookfor" komutu matlab içinde bir arama motoru görevi görür. Tam olarak ismini hatırlayamadığımız fonksiyonları bulmamıza yardımcı olur.

lookfor image % içerisinde image ile ilgili birşey olan tüm fonksiyonları gösterir.

% "zeros" tüm elemanları "0" olan bir matris oluşturur.

zeros(3)

% "ones" tüm değerleri "1" olan matris oluşturur.

ones(5)

zeros(3,4)

5*ones(5,4)

% "rand" değişkenlere restgele değer atar. Bu değerler 0.0-1.0 arasındadır.

rand(3) 

rand(2,3) 

s=zeros(4,3) 

rand(size(s))

% "randn" komutu normal dağılımda rastgele veri üretir. Bunların ortalaması "0", varyansı "1" ve standart sapması "1" olur.

Command Window (Komut Penceresi):

 MAGIC  Magic square.
    MAGIC(N) is an N-by-N matrix constructed from the integers
    1 through N^2 with equal row, column, and diagonal sums.
    Produces valid magic squares for all N > 0 except N = 2.

    Reference page in Help browser
       doc magic


ans =

    16     2     3    13
     5    11    10     8
     9     7     6    12
     4    14    15     1

HeatMap                        - A false color 2D image of the data values in a matrix.
imagemodel                     - Access to properties of an image relevant to its display.
cfrimage                       - Image
cmunique                       - Eliminate unneeded colors in colormap of indexed image.
imapprox                       - Approximate indexed image by one with fewer colors.
contrast                       - Gray scale color map to enhance image contrast.
dither                         - Convert image using dithering.
frame2im                       - Return image data associated with movie frame.
im2frame                       - Convert indexed image into movie format.
im2java                        - Convert image to Java image.
image                          - Display image.
imagesc                        - Scale data and display as image.
imageview                      - Show an image preview in a figure window
ind2rgb                        - Convert indexed image to RGB image.
rgb2ind                        - Convert RGB image to indexed image.
print                          - Print figure or model. Save to disk as image or M-file.
hdfdf24                        - MATLAB gateway to HDF 24-bit raster image interface.
hdfdfr8                        - MATLAB gateway to HDF 8-bit raster image interface.
imread                         - Read image from graphics file.
imwrite                        - Write image to graphics file.
imagedemo                      - Images and Matrices
imageext                       - Examples of images with a variety of colormaps
aero_pointer_tracker           - Optical Sensor Image Generation
rtw_c                          - Creates the makefile used to build the RTW C code image.
aeroimage                      - function for the icon images of Aerospace Blockset.
imageneread                    - reads ImaGene Results Format files.
maimage                        - displays a spatial image of microarray data.
msheatmap                      - creates a heat map image of a set of spectra
scaleimagefigure               - resizes the figure window to fit the image size.
parsebinary                    - Write binary object to disk and display if image.
myind2rgb                      - IND2RGB Convert indexed image to RGB image.
vipaviread                     - Read AVI file.  Used by Video & Image Processing Blockset's
hdlcoderrecon2_m               - Image Reconstruction Using the Embedded MATLAB(TM) Function Block
hdlcoderreconcmds              - CTCOSIMCMDS - Creates Tcl commands for the Image Reconstruction model.
hdlcoderrecon_m                - Image Reconstruction Using Cosimulation
blkproc                        - Distinct block processing for image.
blockproc                      - Distinct block processing for image.
bwarea                         - Area of objects in binary image.
bwareaopen                     - Morphologically open binary image (remove small objects).
bwboundaries                   - Trace region boundaries in binary image.
bwconncomp                     - Find connected components in binary image.
bwdist                         - Distance transform of binary image.
bwdist_old                     - Distance transform of binary image.
bweuler                        - Euler number of binary image.
bwfill                         - Fill background regions in binary image.
bwlabel                        - Label connected components in 2-D binary image.
bwlabeln                       - Label connected components in binary image.
bwmorph                        - Morphological operations on binary image.
bwpack                         - Pack binary image.
bwperim                        - Find perimeter of objects in binary image.
bwselect                       - Select objects in binary image.
bwtraceboundary                - Trace object in binary image.
bwunpack                       - Unpack binary image.
checkerboard                   - Create checkerboard image.
cornermetric                   - Create corner metric matrix from image.
deconvblind                    - Deblur image using blind deconvolution.
deconvlucy                     - Deblur image using Lucy-Richardson method.
deconvreg                      - Deblur image using regularized filter.
deconvwnr                      - Deblur image using Wiener filter.
decorrstretch                  - Apply decorrelation stretch to multichannel image.
demosaic                       - Convert Bayer pattern encoded image to a truecolor image.
dilate                         - Perform dilation on binary image.
edge                           - Find edges in intensity image.
entropy                        - Entropy of intensity image.    
entropyfilt                    - Local entropy of intensity image.
erode                          - Perform erosion on binary image.
gray2ind                       - Convert intensity image to indexed image.
grayslice                      - Create indexed image from intensity image by thresholding.
graythresh                     - Global image threshold using Otsu's method.
im2bw                          - Convert image to binary image by thresholding.
im2col                         - Rearrange image blocks into columns.
im2double                      - Convert image to double precision.  
im2int16                       - Convert image to 16-bit signed integers.    
im2java2d                      - Convert image to Java BufferedImage.
im2single                      - Convert image to single precision.     
im2uint16                      - Convert image to 16-bit unsigned integers.  
im2uint8                       - Convert image to 8-bit unsigned integers.
imabsdiff                      - Absolute difference of two images.
imadd                          - Add two images or add constant to image.
imadjust                       - Adjust image intensity values or colormap.
imclearborder                  - Suppress light structures connected to image border.
imclose                        - Morphologically close image.
imcomplement                   - Complement image.
imcontour                      - Create contour plot of image data.
imcrop                         - Crop image.
imdilate                       - Dilate image.
imdivide                       - Divide two images or divide image by constant.
imerode                        - Erode image.
imfeature                      - Compute feature measurements for image regions.
imfill                         - Fill image regions and holes.
imfilter                       - N-D filtering of multidimensional images.
imhist                         - Display histogram of image data.
imlincomb                      - Linear combination of images.
immultiply                     - Multiply two images or multiply image by constant.
imnoise                        - Add noise to image.
imopen                         - Morphologically open image.
impyramid                      - Image pyramid reduction and expansion
imresize                       - Resize image.
imresize_old                   - Resize image (old version).
imrotate                       - Rotate image.
imsubtract                     - Subtract two images or subtract constant from image.
imtransform                    - Apply 2-D spatial transformation to image.
ind2gray                       - Convert indexed image to intensity image.
isbw                           - Return true for binary image.
isgray                         - Return true for intensity image.
isind                          - Return true for indexed image.
isrgb                          - Return true for RGB image.
label2rgb                      - Convert label matrix to RGB image.
mat2gray                       - Convert matrix to intensity image.
phantom                        - Create head phantom image.
rangefilt                      - Local range of image.  
regionprops                    - Measure properties of image regions.
rgb2gray                       - Convert RGB image or colormap to grayscale.
roifill                        - Fill in specified polygon in grayscale image.
stdfilt                        - Local standard deviation of image.
stretchlim                     - Find limits to contrast stretch an image.
batchDetectCells               - Algorithm to detect cells in image.
batchProcessFiles              - Process image files.
conformalShowInput             - Superpose the input image on the 'w' plane.
conformalShowOutput            - Superpose the output image on the 'z' plane.
ipexbatch                      - Batch Processing Image Files in Parallel
ipexblind                      - Deblurring Images Using the Blind Deconvolution Algorithm 
ipexblockprocedge              - Block Processing Large Images
ipexblockprocstats             - Computing Statistics for Large Images
ipexcell                       - Detecting a Cell Using Image Segmentation
ipexcheckerboard               - Creating a Gallery of Transformed Images
ipexlanstretch                 - Enhancing Multispectral Color Composite Images
ipexlucy                       - Deblurring Images Using the Lucy-Richardson Algorithm 
ipexndvi                       - Finding Vegetation in a Multispectral Image
ipexnormxcorr2                 - Registering an Image Using Normalized Cross-Correlation
ipexprops                      - Measuring Regions in Grayscale Images
ipexreconstruct                - Reconstructing an Image from Projection Data
ipexregularized                - Deblurring Images Using a Regularized Filter 
ipexrotate                     - Finding the Rotation and Scale of a Distorted Image
ipexshear                      - Padding and Shearing an Image Simultaneously
ipexwiener                     - Deblurring Images Using a Wiener Filter
iptdemos                       - Index of Image Processing Toolbox demos.
LanAdapter                     - Example ImageAdapter for Erdas LAN images.
propsSynthesizeImage           - propsSyntheticImage create image for ipexprops demo
getimage                       - Get image data from axes.
getimagemodel                  - Get image model object from image object.
imageinfo                      - Image Information tool.
imattributes                   - Information about image attributes.
imgca                          - Get handle to current axes containing image.
imgcf                          - Get handle to current figure containing image.
imgetfile                      - Open Image dialog box.  
imhandles                      - Get all image handles.  
immovie                        - Make movie from multiframe image.
imoverview                     - Overview tool for image displayed in scroll panel.
imoverviewpanel                - Overview tool panel for image displayed in scroll panel.
implay                         - Play movies, videos, or image sequences.
imputfile                      - Save Image dialog box.  
imsave                         - Save Image tool.
imscrollpanel                  - Scroll panel for interactive image navigation.
imshow                         - Display image in Handle Graphics figure.  
imtool                         - Display image in the Image Tool.  
imview                         - Display image in the image viewer.
montage                        - Display multiple image frames as rectangular montage.
subimage                       - Display multiple images in single figure.
truesize                       - Adjust display size of image.
warp                           - Display image as texture-mapped surface.
analyze75read                  - Read image file of Mayo Analyze 7.5 data set.
dicomread                      - Read DICOM image.
dicomwrite                     - Write images as DICOM files.
hdrread                        - Read Radiance HDR image.
ImageAdapter                   - Interface for image format I/O.
interfileread                  - Read images in Interfile 3.3 format.
makehdr                        - Create high dynamic range image.
nitfread                       - Read NITF image
rsetwrite                      - Create reduced-resolution dataset (R-Set) from image file.
tonemap                        - Render high dynamic range image for viewing.
getrangefromclass              - Get dynamic range of image based on its class.
iptgetpref                     - Get value of Image Processing Toolbox preference.
iptprefs                       - Display Image Processing Toolbox preferences dialog.
iptsetpref                     - Set value of Image Processing Toolbox preference.
imageplotfunc                  - 
imaqfind                       - Find image acquisition objects.
imaqgate                       - Gateway routine to call Image Acquisition Toolbox private functions.
imaqhelp                       - Return image acquisition object function and property help.
imaqmem                        - Limit or display memory in use by the Image Acquisition Toolbox.
imaqregister                   - Register third party Image Acquisition Toolbox adaptors.
imaqreset                      - Disconnect and delete all image acquisition objects.
imaqsupport                    - Image Acquisition Toolbox troubleshooting utility.
imaqtool                       - Launch the Image Acquisition Tool
imaqmontage                    - Display a sequence of image frames as a montage.
demoimaq_AlphaBlending         - Alpha Blending Streamed Image Pairs
demoimaq_AlphaBlendingIPT      - Alpha Blending Streamed Image Pairs
demoimaq_Averaging             - Averaging Images Over Time
demoimaq_GetSnapshot           - Acquiring a Single Image in a Loop
demoimaq_Objects               - Managing Image Acquisition Objects
imaqcreatedialog               - Instantiates an image acquisition dynamic dialog object.
imaqinitlib                    - Initializes the Image Acquisition blockset library.
imaqparsehwinfo                - Parse the Image Acquisition Toolbox hardware information.
imaqsfcncreate                 - Creates a Image Acquisition Toolbox object for the S-Function.
imaqslgate                     - Gateway routine to call Image Acquisition Toolbox SL private functions.
ind2rgb8                       - Convert indexed image to uint8 RGB image
mapbbox                        - Compute bounding box of georeferenced image or data grid
mapoutline                     - Compute outline of georeferenced image or data grid
pixcenters                     - Compute pixel centers for georeferenced image or data grid
mapexrefmat                    - Creating a Half-Resolution Georeferenced Image
mapexreg                       - Georeferencing an Image to an Orthotile Base Layer
grid2image                     - Display regular data grid as image
imagem                         - Display a regular matrix map as an image.
geotiffread                    - Read georeferenced image from GeoTIFF file
getworldfilename               - Derive worldfile name from image file name
replacecolor                   - Replace a color in truecolor image with another
xregimage                      - Create a modified image object
rgb2rgb565                     - Convert 8-bit RGB image to RGB565 representation.
bmp2rgb565                     - Convert bitmap image to RGB565 representation.
aboutvipblks                   - Displays version number of the Video and Image 
blackimage                     - Return black image of desired size and data type.
checker_board                  - RGB test image using a checker-board pattern.
showvipblockdatatypetable      - Launch Video and Image Processing Blockset Data-type Support Table
sl_customization               - Customization file for Video and Image Processing Blockset.
vipbhelp                       - Video & Image Processing Blockset on-line help function.
viplib                         - Open Video and Image Processing Blockset library.
vipliblist                     - Return list of Video and Image Processing block libraries.
vipToVideoDisplayPanel         - Create a figure for the Video and Image Processing
vipblkimgcomplement            - VIPBLKS Image Complement block helper function
vipblkimsrc                    - Mask callback function for Image From Workspace block
vipblkscalenconvert            - Video Processing Blockset block for image data type conversion.
videogetdemodata               - Fetches video data for Video and Image Processing System object demos.
videorectification             - Image Rectification
videostabilize_estimateTransform - Get inter-image transform and aligned point features.
vipdemos                       - Index of Video and Image Processing Blockset demos.
vipgetdemodata                 - Fetches video data for Video and Image Processing Blockset demos.
vipimagecompression            - Dispatch to VIPIMAGECOMPRESSION demo for correct platform.
dw2dimgs                       - Discrete wavelet 2-D image selection.
dw2drwcd                       - Discrete wavelet 2-D read-write Cdata for image.
getimgfiletype                 - Getimage file types.
imgxtool                       - Image extension tool.
wfusimg                        - Fusion of two images.
wfustool                       - Discrete wavelet 2D tool for image fusion.
wimgcode                       - Image coding mode.
wpropimg                       - Give image proportions.
denoisingsignalsdemo           - De-Noising Signals and Images
dguiiext                       - Demonstrates Image extension GUI tools in the Wavelet Toolbox.
dguiwfus                       - Demonstrates Image Fusion tool in the Wavelet Toolbox.
imagefusiondemo                - Image Fusion
wcompress                      - True compression of images using wavelets.
wconvimg                       - Image transform for images truecolor to grayscale 

ans =

     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0


ans =

     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1
     1     1     1     1     1


ans =

     0     0     0     0
     0     0     0     0
     0     0     0     0


ans =

     5     5     5     5
     5     5     5     5
     5     5     5     5
     5     5     5     5
     5     5     5     5


ans =

    0.3922    0.7060    0.0462
    0.6555    0.0318    0.0971
    0.1712    0.2769    0.8235


ans =

    0.6948    0.9502    0.4387
    0.3171    0.0344    0.3816


s =

     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0
     0     0     0


ans =

    0.7655    0.4456    0.2760
    0.7952    0.6463    0.6797
    0.1869    0.7094    0.6551
    0.4898    0.7547    0.1626

Published with MATLAB® 7.10

0 Kadastro Nedir?

Tweet

Kadastro, taşınmazların ve taşınmazlar üzerindeki hakların niteliklerini, niceliklerini belirlemekle yükümlü kamu kurumlarını, bu kurumların görevlerini, bu görevlerin yapılmasında uygulanan yönetim, hukuk, jeodezi ve ölçme yöntemlerini (yersel, fotogrametrik ve uydu teknolojileri) inceleyen bilgi dalıdır. Kadastro bilgisi, kapsamı gereği, birçok kamu göreviyle yakından ilişkilidir, onlarla karşılıklı etkileşim içindedir.

Kadastro bilgisini yakından ilgilediren kamu görevleri arasında, özellikle, kent planlaması, genel olarak büyük ölçekli temel haritaların (halihazır harita) yapımı, imar planı uygulaması, toprak reformu, arazi toplulaştırması, iskan işleri, orman kadastrosu, mera kadastrosu, afet kadastrosu, teknik altyapı kadastrosu, mühendislik projelerinin (yol,su,elektrik,baraj vb.) yapımı ve uygulaması sayılabilir.

Kadastro üç ana başlık altında özetlenirse, taşınmazların hukuksal, ekonomik ve geometrik durumlarını belirleyen bir tekniktir.

• Taşınmazların hukuksal durumu, malikin ve diğer hak sahiplerinin belirlenmesi, sınırlardaki anlaşmazlıkların giderilmesi vb. konuları,

• Taşınmazların ekonomik durumu, cinsinin, değerinin, verim durumunun, diğer kullanım özelliklerinin tanımlanmasını,

• Taşınmazların teknik durumu, yeryüzündeki konumunun, geometrik biçiminin, taşınmazın mülkiyet, verim ve değer sınırlarının, yüzölçümünün vb. niteliklerinin ve niceliklerinin tanımlanmasını

içerir.

Kaynak: Köktürk E., Kadastro Bilgisi Ders Notları, Kocaeli, 2008.

0 Matlab Ders 3 - Kolon Operatörleri

Tweet

Editor (Kod Düzenleme):

% Kolon Operatörü (:)1:10 1:2:10 1:0.5:10

% Ondalık sayılarda nokta(.) kullanırız. Virgül(,) iki değişkeni ayırmak amacıyla kullanılmaktadır. 1:2.5:10 1:2,5:10

0:pi/4:pi

m=[1 2 3 4; 2 3 1 5; 8 4 3 6] m(1:2,2) m(1:2,2:3) m(2:3,1:4) m(2:3,:) m(:,:) m(1:2,3:4)=-1

% m(4,1) "??? Index exceeds matrix dimensions." hatası alırız. Daha önceki derslerde bu hatayı açıkladık.

m(4,1)=2

% "end" komutu değişkenin son değerini ifade etmektedir.

m(1,2:end) m(1:end,2:4)

Command Window (Komut Penceresi):

ans =

     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10


ans =

     1     3     5     7     9


ans =

  Columns 1 through 12

    1.0000    1.5000    2.0000    2.5000    3.0000    3.5000    4.0000    4.5000    5.0000    5.5000    6.0000    6.5000

  Columns 13 through 19

    7.0000    7.5000    8.0000    8.5000    9.0000    9.5000   10.0000


ans =

    1.0000    3.5000    6.0000    8.5000


ans =

     1     2


ans =

     5     6     7     8     9    10


ans =

         0    0.7854    1.5708    2.3562    3.1416


m =

     1     2     3     4
     2     3     1     5
     8     4     3     6


ans =

     2
     3


ans =

     2     3
     3     1


ans =

     2     3     1     5
     8     4     3     6


ans =

     2     3     1     5
     8     4     3     6


ans =

     1     2     3     4
     2     3     1     5
     8     4     3     6


m =

     1     2    -1    -1
     2     3    -1    -1
     8     4     3     6


m =

     1     2    -1    -1
     2     3    -1    -1
     8     4     3     6
     2     0     0     0


ans =

     2    -1    -1


ans =

     2    -1    -1
     3    -1    -1
     4     3     6
     0     0     0

Published with MATLAB® 7.10

0 Matlab Ders 2 - Matrisler

Tweet

Editor (Kod Düzenleme):

% Matrisler "[ ]" ile oluşturulur.

a=[16 3 5 13; 5 4 7 32; 1 21 54 0; 4 15 14 32] 

% Matlab büyük küçük harf ayrımı yapmaktadır. "a" ile "A" aynı şeyi ifade etmez. 

% A yazdığımızda "??? Undefined function or variable 'Matlab'." hatasını alırız. Yani program tanımlı olmayan bir değişken uyarısı verir. 

a' % Transpoze almak  

b=a' % a'nın transpoze değerini b'ye aktardık.  

diag(a) % a matrisinin çapraz değerleri 

% Bir matrisin herhangi bir satır ya da sütundaki değeri bulmak için; a(satır sırası,sütun sırası) kullanılır.

a(2,3)

a(2,4) + a(3,1) 

% a(3,7) yazdığımızda "??? Index exceeds matrix dimensions." hatasını alırız. Yani program bizi matris boyutunu aştığımız konusunda uyarır. 

% Bir matrisin herhangi bir satır ve sütunundaki elemanın değerini değiştirmek için a(2,4)=0

Command Window (Komut Penceresi):

a =

16     3     5    13
5     4     7    32

 4    15    14    32
1    21    54     0


ans =

 4    21    15     5 
16     5     1     4
 3     7    54    14
13    32     0    32


b =

 5     7    54    14
16     5     1     4
 3     4    21    15
13    32     0    32

ans =

    16
     4
    54
    32


ans =

     7


ans =

    33


a =

 4    15    14    32
16     3     5    13
 5     4     7     0
 1    21    54     0

Published with MATLAB® 7.10

0 Matlab Ders 1 - Giriş

Tweet

MATLAB (matrix laboratory) sayısal hesaplama ve dördüncü nesil programlama dilidir. MathWorks tarafından geliştiriliyor. MATLAB, matris işlenmesine, fonksiyonlar ve veri çizilmesine, algoritmalar uygulanmasına, kullanıcı arayüzü oluşturulmasına ve diğer dillerle yazılmış programlar ile etkileşim oluşturulmasına izin verir. C, C++, Java, ve Fortran dillerini içerir.

MATLAB, öncelikli olarak sayısal işleme yönelik üretilmiş olmasına rağmen, isteğe bağlı olarak sembolik hesaplama yapabilen MuPAD sembolik motorunu kullanır. Ek paket, dinamik ve gömülü sistemler için Simulink'i, grafiksel çoklu alan simülasyonunu ve model tabanlı tasarımı ekler.

2004'te, MATLAB akademik ve endüstriyel alandaki kullanıcı sayısı bir milyon civarındaydı.[2] MATLAB kullanıcıları mühendislik, bilim, ve ekonomi gibi çeşitli alanlardan gelmektedir. MATLAB, yaygın olarak akademik ve araştırma kurumlarında olduğu kadar endüstriyel işletmelerde de çok kullanılmaktadır.
Kaynak: http://tr.wikipedia.org/wiki/MATLAB

Editor (Kod Düzenleme):

% Workspace - Çalışma Alanı, değişkenleri tutar.

% Command History - Geçmiş komutları tutar.

a=2

b=3

c=a+b

d=a+b-c

clear a % a'yı hafızadan siler.

clc % ekrandaki her şeyi siler fakat değişkenlere yapılan atamalar silinmez.

clear % tüm değişkenleri temizler.

% Command History silmek için değişken üzerine tıklayıp "del" tuşuna basılır. "ctrl + a" ile tüm komutlar seçilerek silinebilir.

% Vektör ya da matris atama

a=[1 4 2] % Vektör

b=[3 1 6 ; 4 7 2] % Matris

2*b % Geçici değişken

c=2*b % Kalıcı değişken (c değişkeni)

% Workspace'de bir değişken üzerine çift tıklama yaparak değişken üzerinde değişiklik yapılabilir. 'a' değişkeni vektör iken üzerinde yapılan değişiklikle matris formuna dönüştürülebilir.

Command Window (Komut Penceresi):

a =

     2


b =

     3


c =

     5


d =

     0


a =

     1     4     2


b =

     3     1     6
     4     7     2


ans =

     6     2    12
     8    14     4


c =

     6     2    12
     8    14     4

Published with MATLAB® 7.10

0 Hangi Koordinat Dönüşüm Türünü Kullanmalıyım?

Tweet

Herhangi bir dönüşüm probleminde hangi dönüşümün kullanılacağı problemin türüne göre farklılık gösterir. Dönüşüm seçiminde şu faktörler söz konusudur. Kuramsal gerekçeler, ortak nokta sayısı ve ayrılıkları küçültme isteği.

Kuramsal Gerekçeler

İki ayrı nokta kümesi arasında hangi geometrik değişmezler, ya da deformasyonlar söz konusu ise ona uygun bir dönüşüm seçmek gerekir. Eksen sistemleri arasındaki durumlar ile de bir karar verilebilir.

Ortak Nokta Sayısı

Ortak nokta sayısı, doğal olarak, seçilen dönüşüm için gerekli sayıda olmalıdır. Dengeleme modelinde ortak nokta sayısı serbestlik derecesini arttıracağından seçilecek dönüşüm için önemli bir ölçüttür.

Ayrılıkları Küçültme İsteği

Parametre sayısı arttıkça [vv]’ler küçülmektedir. Nokta sayısı elverdiği ölçüde, parametre sayısı fazla olan, dönüşüm uygulanmış olsaydı [vv]’ler daha da küçülecekti. v’lerin küçülmesi daha iyi bir uyuşum bağıntısı kurulabileceği anlamına gelir. Böylelikle yüksek dereceden, ya da daha genel dönüşümlerle sistematik etkiler bir ölçüde giderilebilir.

0 Koordinat Dönüşümü Nedir?

Tweet

Herhangi bir dik koordinat sistemine göre koordinatları belli olan noktaların başka bir koordinat sistemindeki koordinatlarının hesaplanması işlemine “Koordinat Dönüşümü” denmektedir. Jeodezik ağ noktalarının farklı koordinat sistemlerindeki koordinatlarının birbirleriyle olan ilişkilerinin ortaya konulması haritacılıkta yaygın bir uygulamadır. Bu nedenle, her iki sistemde koordinatları bilinen noktalar, sistemler arasındaki başlangıç noktaları ve eksenler arasındaki matematiksel ilişkiyi elde etmek için kullanılır. Bu problem, 2 boyutlu koordinat dönüşümü için F.R. Helmert tarafından formüle edilmiştir ve bundan dolayı Helmert Dönüşümü olarak bilinmektedir. Şekil benzerliğinin korunmakta olduğu ve bu nedenle de benzerlik dönüşümü olarak da anılan iki ve üç boyutlu koordinat dönüşümleri jeodezik ve fotogrametrik uygulamalarda yaygın olarak uygulanmaktadır.

İki farklı koordinat sistemi arasındaki matematiksel ilişki, dönüşüm parametreleri olarak isimlendirilen parametrelerle kurulur. 2B düzlemsel koordinat dönüşümünde, eksenler boyunca iki öteleme, ölçek ve sistemlerin koordinat eksenleri arasındaki dönüklük açısı olmak üzere toplam dört parametre söz konusudur. 3B dönüşümde ise eksenler boyunca üç öteleme, eksenler etrafında üç dönüklük açısı ve bir ölçek parametresi olmak üzere toplam yedi parametre vardır. Bu parametreler, iki koordinat sistemindeki ortak noktalara dayalı olarak belirlendiğinde, bir koordinat sistemindeki noktanın koordinatları diğer koordinat sisteminde kolaylıkla hesaplanabilir. Çözüm için bir sistemdeki noktaların koordinatları gözlem vektörü olarak ve dönüşüm parametreleri de bilinmeyenler vektörü olarak alınır.

BİR DÖNÜŞÜMÜN GENEL ÖZELLİKLERİ

1. Her dönüşüm esas elemanların bazı geometrik özelliklerini korur, diğerlerini korumaz. Başka bir deyişle, bazı geometrik özellikler dönüşümden sonra değişmez kalır. Bunlara geometrik değişmezler denir.

2. Geometrik değişmezlerin özelliklerine göre dönüşümler aşağıdaki biçimde gruplandırılır.

- Öklid dönüşümler (Ortogonal dönüşümler),

- Benzerlik dönüşümleri,

- Afin dönüşümler

- Projektif dönüşümler

- Topolojik dönüşümler

3. Bir dönüşümde bir veya daha çok sayıda değişmeyen nokta bulunabilir. Ya da değişmeyen hiçbir nokta olmayabilir.

4. Değişmeyen doğrular da olabilir. Bu doğruları bulmak için, bir genel doğru denklemi yazılır.

0 İyonosfer Günlük Değişimi

Tweet

Spectre'nin hazırladığı bir günlük iyonosfer değişimini gösteren harita... Çalışmayla ilgili bilgi almak isteyenler http://www.noveltis.com/spectre/index.html adresini ziyaret edebilirler.

0 Regresyon Analizi

Tweet

İstatistik biliminin en önemli konularından birisini regresyon analizi oluşturmaktadır. Regresyon analizi, araştırma, matematik, finans, ekonomi, mühendislik, tıp gibi bilim alanlarında yoğun olarak kullanılmaktadır.

Regresyon analizi yapılırken, gözlem değerlerinin ve etkilenen olaylarının bir matematiksel gösterimle yani bir fonksiyon yardımıyla gösterilmesi gerekmektedir. Kurulan bu modele regresyon modeli denilmektedir.

Regresyon analizi incelenirken, ilişkiye konu olan olaylara değişkenler adı verilir. Bu değişkenlerin yer alacağı matematiksel model incelenir. Değişken, belli bir zaman aralığında göz önüne alınıp, o zaman aralığında bir kütleyi oluşturan belli birimdeki olayları içeren örneklerdir. Sayılabilir ve ölçülebilir nitelik de olmalıdır.

Regresyon analizi, değişkenler arasındaki neden-sonuç ilişkisini bulmamıza imkân veren bir analiz yöntemidir. Örneğin “yemek yeme” ile “kilo alma” arasındaki ilişki regresyon analizi ile ölçülebilir. Korelâsyon analizinde ise iki değişken arasındaki ilişkinin yönü ve şiddeti hesaplanır. Fakat bu ilişki bir neden-sonuç ilişkisi olmak zorunda değildir. Örneğin, horozların sabah ötmeleriyle, güneşin doğması arasında kusursuz doğrusal pozitif korelâsyon ilişki vardır. Ancak bu ilişki güneşin doğmasını horozların sağladığını göstermez. Kısacası Değişkenler arasındaki ilişkinin Fonksiyonel biçimi regresyon analizinin, derecesi de korelasyon analizinin konularıdır. Regresyon bilinen değerlerden yararlanıp bilinmeyen durumların tahmin edilmesinde kullanılan bir tekniktir. Korelâsyon katsayısının değeri ise, yapılan kestirimin güvenirlilik derecesini gösterir.

İstatistik analizi, özellikle regresyon analizi, araştırma alanı ne olursa olsun hemen her araştırmacı tarafından kullanılan bir araçtır. Araştırmacı önce regresyon denklemine ulaşmaya çalışır, sonra da bu denklemi çeşitli yönlerden irdeler. Regresyon analizinde sonuç niteliğinde olan değişkene “bağımlı değişken”, bağımlı değişkende ki değişmelerin nedenini belirlemek için ilişki kurduğumuz değişkenlere de “serbest (bağımsız) değişkenler” denir.

Bağımlı değişken ile bağımsız değişken (değişkenler) arasında fonksiyonel bir bağlantı kurulabilir. Söz gelimi k sabit bir sayı olmak üzere, x ve y değişkenleri sırasıyla bir gazın basıncı ile hacmini gösteriyorlarsa;

Y=k/x

biçimindeki bir denklem bu değişkenler arasında ki bağlantının matematiksel modelidir. Ölçme hataları var olmamak koşuluyla, x in değeri belli olduğunda buna karşı gelen Y değerini tam olarak hesaplamak olanaklıdır. Değişkenler arasında ki bu tip ilişkilere “determinist ilişki” adı verilir.

Ölçülerin duyarlıkları (ortalama hataları ve ağırlıkları) ve aralarındaki korelâsyonlar konusunda, dengelemeden önce (öncül, a priori) elde edilen bilgilere stokastik model denir.

Fonksiyonel ve stokastik (rastlantısal) modeller dengeleme hesabının temelini oluştururlar. Söz konusu modeller dengelemeden önce kurulurlar. Ölçülerle bilinmeyenler arasındaki geometrik ve fiziksel ilişkileri tam olarak yansıtmayan fonksiyonel modeller ile ölçülerin duyarlıklarını ve aralarındaki korelâsyonları gerçekçi bir biçimde kapsamayan stokastik modeller “Model Hatalarına”na neden olurlar. Model hataları dengeleme hesabında en büyük sistematik hata kaynaklarıdır (Öztürk, E. Şerbetçi, M.).

BAŞLICA YAKLAŞIM YÖNTEMLERİ

1- Polinomlarla Yaklaşım

2- Trigonometrik Fonksiyonlarla Yaklaşım

3- Üstel Fonksiyonlarla Yaklaşım

4- Rasyonel Fonksiyonlarla Yaklaşım

0 Atmosfer nedir?

Tweet

Dünya’nın çekim kuvveti ile etrafında tuttuğu, onu çepeçevre saran ve bütün canlılara hayat kaynağı olan, gazlardan oluşan hava küreye atmosfer denir. Atmosferi oluşturan ağır gazlar en altta bulunurken, yeryüzünden yükseldikçe daha hafif gazlar bulunmaktadır. Yerden yükseldikçe gazların yoğunluklarının azalması basıncın da azalmasına neden olur.

Atmosferde her zaman bulunan ve oranı değişmeyen gazlar; %78 azot, %21 oksijen, %1 asal gazlar (argon, helyum, neon kripton vb.) dır. Havada her zaman bulunan ancak miktarı yere ve zamana göre değişen gazlar ise karbondioksit (% 0.003) ve su buharıdır.

Karbondioksit gazının havadaki oranı az olmasına rağmen iklim yönünden önemi büyüktür.

1- Güneş ışınlarını emme ve saklama yeteneğine sahiptir.
2- Havadaki oranı arttıkça hava sıcaklığı yükselir, oranı azaldıkça hava sıcaklığı düşer.
3- Azaldığında buzul çağı yaşanmış, arttığında Karbon devri yaşanmıştır.
4- Bitkilerin fotosentez yapması için önemlidir.

Su buharı da iklim bakımından önemlidir. Su buharı miktarı karasallığa, denizselliğe ve sıcaklığa bağlı olarak değişir.

1- Sıcaklığın atmosfer tarafından emilmesini sağlar.
2- Sıcaklığın bir kısmının uzaya dönmemesini sağlar.
3- Yağışların oluşmasını sağlar.

ATMOSFERİN ETKİLERİ (YARARLARI)
1- İçinde bulundurduğu oksijen sayesinde canlıların yaşamasına olanak sağlar.
2- İklim olaylarının meydana gelmesini sağlar.
3- Dünya’nın aşırı ısınmasını ve aşırı soğumasını engeller.
4- Güneş’ten gelen ve canlı yaşamı için zararlı olan ışınların yeryüzüne ulaşmasını engeller.
5- Uzaydan gelen meteorların parçalanmasını sağlar.
6- Güneş ışınlarının dağılmasını sağlayarak, gölgelerin tam karanlık olmasını engeller.
7- Işığı, sesi ve sıcaklığı dağıtarak iletilmesini sağlar.

ATMOSFERİN KATMANLARI

1 - Troposfer : Atmosferin en alt bölümüdür. İçinde bizim de yaşadığımız bu katman bütün atmosfer kütlesinin yaklaşık % 75'ini kapsar. Meteoroloji olayları ve bütün bulutlar bu katmanda oluşur. Troposferde yükseldikçe hem basınç, hem sıcaklık azalır. Bu katmanın üst kesimlerindeki sıcaklık -55° C dir. Birçok enlemde troposferin yüksekliği 8 km kadarken, ekvatorda 18 km yi bulur. Uzaydan bakıldığında, dünyamızın yaydığı enerjinin dalga boyuyla, -18°C deki bir cisimden yayılan enerjinin dalga boyunun aynı olduğu görülür. Ne var ki Dünya'da ortalama yüzey sıcaklığı 15°C dir. Bu durum, ısının yer yüzüyle atmosferin alt katmanları arasında tutulduğunu gösterir. Gerçekten de Güneş'ten Dünya'ya gelen enerji, troposferde tutulur. Atmosfer olayları diye adlandırdığımız rüzgar, yağmur, dolu, fırtına vb. olaylar hep bu en alt ve en yoğun tabaka olur.

2 - Stratosfer : Bu katmanda da yükseklik arttıkça hava giderek seyrekleşir. Seyreltik havanın direnci düşüktür, bu nedenle stratosferin alt katmanları jet uçuşları için idealdir. Buna karşılık daha üst katmanlarda motorların bir itme kuvveti oluşturmasına yetecek ölçüde hava yoktur. Bu katmanda 28 km’ nin üstünde sıcaklık artar ve 50 km yükseltide 10° C ye ulaşır. Ama yükseltiden sonra tekrar düşmeye başlar.

3 - Mezosfer : 50 km nin üstündeki yükseltilerde başlayarak, deniz yüzeyinden yaklaşık 80 km yüksekliğe kadar uzanan katmandır. Mezosfer kuşağı boyunca sıcaklık hızla düşer, orta enlemlerde -80°C kadar olur.

4- Termosfer (İyonosfer) : Mezosferin üstünde, sıcaklığın yükseltiyle birlikte yeniden arttığı katmandır. Yaklaşık 80 km den, 500 km yüksekliğe kadar uzanan bu katmanın bir adı da İyonosfer’ dir. İyonosfer’ de hava çok seyrektir ve gaz molekülleri çok seyrek olarak dağılmıştır. Bu moleküllerin sıcaklığı 180 km yükseklikte 395° C, 320 km yükseklikte ise 700° C ulaşacak kadar yüksektir. Bu katmandaki parçacıklar Güneş'ten gelen ışınların etkisiyle iyonlaşmış, yani elektrik iletkeni haline gelmiştir. Bu nedenle, iyonlaşmış parçacıkların en yoğun olduğu katmanlar, radyo dalgaları için bir yansıtıcı görevi görür. Biri yaklaşık 110, diğeri 240 km yükseklikte yer alan iki önemli yansıtıcı katman vardır. Yansıtıcı katmanların ötesinde de, Dünya'nın manyetik alanına yakalanmış yüklü parçacıkların oluşturduğu Van Allen ışınım kuşakları yer alır.

5 - Magnetosfer(Manyetosfer) : Bu katmana mıknatısküre ya da çekimküre de denilmektedir. Yeryüzü yoğun bir radyasyon alanıyla kaplı olup, bu radyasyon alanına Van Allen alanı adı verilmektedir. Van Allen alanı iki kuşağa bölünmüştür ve dünyayı tümüyle çevrelemez.

Kimyasal bileşimleri dikkate alınarak;

Homosfer : Deniz seviyesi ile 100 km yükseklik arasındaki bu katmanda havayı meydana getiren başlıca elementlerin, özellikle de azot ve oksijenin oranı fazla değişiklik göstermemektedir.

Heterosfer : 100 km ile 1000 km arasındaki katmandır. Bu katmanda azotun yanısıra hidrojen ve helyum gibi hafif gazlar çok miktarda bulunur.

Egzosfer : 1000 km den sonra başlayan katmandır. Egzosferde atmosferin yoğunluğu o denli düşüktür ki, molekül çarpışmaları giderek yok olur ve buna bağlı olarak da sıcaklık kavramı bilinen anlamını yitirir. Bu bölgede hidrojen ve helyum gibi hafif atomlar yerçekiminden tümüyle kurtulmalarına yetecek hızlara ulaşabilirler.