Bilgisayarınızın masaüstündeki Catalyst Professional kısayoluna veya başlat menüsünden yazılım seçilerek başlatılır. Karşımıza gelen Catalyst Professional f ana menüsünde baştan ikinci sırada bulunan Orthoengine  Modülü seçilerek program başlatılır.

Şekil 7’deki kırmızı oklar ile gösterildiği gibi yeni bir proje oluşturmak için;

• “Filename” üzerinden “New” butonuna tıklanır.
• “Browse” seçeneği ile projeyi kaydetmek istenilen klasör dizinine gidilerek projeye isim
• “Name” seçeneğinde, projeye OrthoEngine barında görüntülenecek olan isim
• “Description” bölümüne proje ile ilgili yapılmak istenen herhangi bir açıklama varsa yazılabilir veya bu seçenek boş bırakılabilir.
• “Math modelling method” bölümünden bu projede Göktürk görüntüleri kullanılacağı için “optical satellite modelling” seçilir.

• Options bölümünden “Rational Function (Extract from image)” seçilir.
  • Toutin’s model, düşük ve yüksek çözünürlükler için iyi sonuçlar verir.
  • Rational Function model (extract from image), veri sağlayıcılarının kendi sensör bilgilerine dayanarak görüntü ile birlikte  RPC verisini sağladığı durumlarda iyi sonuç verir.
  • Rational Function model (Compute from GCP’s), toplanan yer kontrol noktalarına dayanarak rasyonel fonksiyon katsayılarının hesaplandığı durumlarda kullanılır.
  • Low resolution model, AVHRR verisi gibi düşük çözünürlüklü verilerle çalışırken kullanılır.

• “Filename” üzerinden “New” butonuna tıklanır.
• “Browse” seçeneği ile projeyi kaydetmek istenilen klasör dizinine gidilerek projeye isim
• “Name” seçeneğinde, projeye OrthoEngine barında görüntülenecek olan isim
• “Description” bölümüne proje ile ilgili yapılmak istenen herhangi bir açıklama varsa yazılabilir veya bu seçenek boş bırakılabilir.
• “Math modelling method” bölümünden bu projede Göktürk görüntüleri kullanılacağı için “optical satellite modelling” seçilir.

Projeksiyon bilgilerinin girişi için aşağıdaki sıra izlenmelidir. UTM Rows, http://www.dmap.co.uk/utmworld.htm adresinden öğrenilebileceği gibi, Türkiye için “Northern Hemisphere” seçeneğini kullanmakta yeterli olacaktır.

Projenin genel bilgisinin ve projeksiyon tanımlamasının yapılması ile işlem adımlarını iş akışı ile sunan bir  OrthoEngine penceresi açılacaktır. Bu penceredeki “Project” sekmesi ile genel proje bilgisini ve projeksiyon ayarlarını kontrol edebilir ve değiştirebilirsiniz.

ASTER, IKONOS, Quickbird, SPOT, ALOS PRISM, ALOS AVNIR-2 ve WorldView 1B gibi uyduların görüntüleri, yörüngeselverileri ile birlikte parçalı olarak sunulabilir. Eğer bu görüntü çinileri, aynı gün ve aynı uydu geçişinde elde edilmiş görüntü şeridinden (strip) kesilmiş ise, orijinal haline tek bir görüntü oluşturacak şekilde birleştirilebilir.

Aşağıdaki veri tür ve seviyelerdeki görüntüler için birleştirme gerçekleştirilebilir;

• ASTER level 1A verileri
• SPOT level 1A verileri
• IKONOS GEO ürünleri
• IKONOS GEO Ortho Kit ürünleri
• Quickbird Basic 1B ürünleri
• ALOS PRISM ve AVNIR, 1A ve 1B1
• WorldView 1B ürünleri

Birleştirilmiş PCIDSK (.pix) görüntü şeridi için yeni bir yörünge segmenti ve RPC (rapid positioning capability) oluşturulur.
Görüntü çinilerini birleştirmek için aşağıdaki adımlar uygulanır:

• OrthoEngine açılır ve “Rational Function (extract from image)” seçeneğiyle bir Optical Satellite Modeling projesi oluşturulur ve kaydedilir. Uydu yörünge projeleri için, bütün görüntüler PCIDSK formatında

Projeksiyon bilgilerinin girişi için aşağıdaki sıra izlenmelidir. UTM Rows, http://www.dmap.co.uk/utmworld.htm adresinden öğrenilebileceği gibi, Türkiye için “Northern Hemisphere” seçeneğini kullanmakta yeterli olacaktır.

• “Satellite” kısmındaki listeden sensör cinsi seçilir.

• “Image file 1” ve “Image file 10” arasındaki kutulara her bir görüntünün yolu ve adı girilir veya “Browse” seçeneği ile görüntüler seçilir.
• “Output filename” kutusuna, birleştirilmiş görüntünün kaydedileceği yol ve adı girilir veya “Browse” seçeneği ile kaydedilecek yol seçilir.

• “Stitch” butonuna tıklanır ve birleştirilen görüntü seçilen klasör yolunda oluşturulur.

Eğer üzerinde çalışılan uydu görüntüleri zaten tek parça olarak geliyorsa, ya da “Stitch” adımı uygulanmadan ilerlenmek isteniyorsa görüntüler projeye bir sonraki adımda gösterilen şekilde direkt girilebilir.

OrthoEngine ana menüsünden “Data input” seçeneği işaretlenir ve OrthoEngine buton menüsü değişir. Şekil 4.10’da gösterildiği gibi klasör sembolü olan buton tıklanır. Açılan “Open Image” penceresinde veriyi eklemek için “Add Image” butonuna tıklanır.

“Add Image” butonuna tıklanması ile dosya konum, bant seçimi ve pix formatına dönüştürme gibi işlem pencereleri Şekil 4.11’de gösterildiği gibi sırası ile gelecektir. Görüntülerin pix formatına dönüştürülmesi verinin daha iyi okunabilmesine ve projeproseslerinin daha hızlı yapılmasına katkı sağlayacaktır.

Aşağıda görülen Şekil 4.14’te oklar ile açıklanan butonlar üzerinden Bağlama Noktalarını (TP – Tie Points) ve Yer Kontrol Noktalarını (GCP-Ground Control Points) toplamak için seçenekler bulunmaktadır.

Bağlama Noktaları hem otomatik hem de manuel olarak toplanabilir. Manuel olarak TPs toplamak için, GCP/TP Collection menüsünden “Collect Tie Points” butonuna tıklanır. Ekrana, Şekil 4.15’te gözlenen “Tie Point Collection” ve “Open Image” pencereleri açılır.

• “Bundle Adjustment Options” bölümünde “Select”e tıklanır.
• Açılan “File Selector” penceresinden DEM dosyası seçilir. DEM, toplanacak Bağlama Noktaları için gereken yükseklik verisinin kaynağıdır. Bağlama noktaları için yükseklik verisi girmek tercihe bağlıdır. Bir DEM dosyası eklenebilir veya “Tie Point Elevation” seçeneğinden yükseklik manuel olarak
• “Background Value” bölümüne “-150” değeri girilir ve OK’e tıklanır.
• Görüntülerden biri “Working Image” olarak atanır.
• Working Image’in diğer görüntü ile üst üste bindiği bir bölge
• Fare ile bu bölgeye tıklanır kırmızı bir artı şeklinde bir imleç
• Working Image’in göründüğü pencerede “Use Point” seçeneğine tıklanır. Tie Point Collection penceresindeki “Auto locate” seçeneğiaktif ise, OrthoEngine bağlama noktasının diğer görüntülerin bindirme bölgelerindeki konumu kestirilir. Bu bağlama noktası kabul edilmeden önce, diğer görüntüdeki konumu da iyileştirilmelidir.
• Diğer görüntüde aynı noktaya fare ile ve ardından “Use Point”e tıklanır. Tie Point Collection penceresinden “Accept” seçeneğine tıklanarak bağlama noktası kabul edilir. Kabul edilen nokta, pencerenin Accepted Tie Points kısmında görülebilir.
• Yukarıdaki adımlar tekrarlanarak en az dört adet daha bağlama noktası toplanır. “Auto locate” seçeneğinin çalışması için WorkingImage penceresindeki “Use Point” butonuna, imleç iki görüntüde de görülebilen bir noktaya eklendikten sonra tıklanmalıdır. Hangi görüntünün Working Image olarak atandığının bir önemi yoktur.
• “Close” seçeneği ile pencere kapatılır ve proje

Otomatik olarak Tie Points toplamak için, GCP/TP Collection menüsünden “Automatically collect tie points” seçilir. Şekil 4.16 ile gösterilen bir pencere ile karşılaşılır. İşlem penceresinde sunulan seçeneklerin açıklamaları aşağıda listelenmiştir.

• “Entire image” seçildiğinde Tie Point’lerin tüm görüntü genelinde homojen dağılması, “Overlap area” seçildiğinde ise görüntülerin bindirme bölgelerinde homojen olarak dağılması sağlanır.
• “Tie Points Per Area” bölümüne her görüntü çifti için bindirmeli alanda toplanmak istenilen tie point sayısı belirtilir.
• “min. acceptance score” bölümüne başarılı kabul edilecek minimum korelasyon değeri tanımlanır.(0 ile 1 arasında)
• “search radius” bölümüne Tie Point olarak atanacak nokta için toplanan ilk Tie Point ile bir sonraki Tie Point arasındaki yarıçapı göstermektedir. (Otomatik Tie Point toplarken eğer düşük başarı oranı gerçekleşiyorsa bu değeri yükseltmek daha iyi sonuçlar elde edilmesine yardımcı)
• “Approx. Elevation” bölümüne ise arazinin ortalama yüksekliği değerleri girilir (istenirse boş bırakılabilir fakat bu değerin girilmesi görüntülerarası paralaksın giderilmesinde faydalı olur.)“Source Method” alanında iki farklı seçim yapılabilir. Susan ; Köşe algılama algoritması kullanarak GCP toplar, Grid ise GCP’leri bindirmebölgelerine eşit olarak dağıtarak ızgara şeklinde GCP toplar.
• “Matching Method” Fast Fourier Transform Phase ve Normalized Cross Correlation olmak üzere iki farklı metod bulunmaktadır.”Fast Fourier Transform Phase” iki farklı görüntü arasında göreceli bir kayma mevcut ise Fourier alanda bu kayma bir faz farkıdır. Bu faz farkını kullanarak görüntüler arasında geçiş Sonuç daha hassastır fakat bu hassasiyeti yakalamak zaman almaktadır. “Normalized Cross Correlation” iseresimlerdeki gri değerlerin maksimum çapraz korelasyon katsayısını üreten kaymayı bularak iki resim arasındaki nispi kaymayı bulur. Daha hızlı sonuç verdiği için default metoddur. Fakat FFTP kadar hassas sonuç vermemektedir.
• “Elevation Search Strategy” gridinde projeye dahil etmek istenilen DEM dosyası varsa dosya yolu belirtilerek seçilebilir. DEM dosyasının eklenmesi TP toplanması aşamasında programa kolaylık sağlayacaktır eğer DEM dosyası yoksa PCI’a ait Database kontrolleri yapılarak bölgenin DEM dosyasını

İlgili seçimler yapıldıktan sonra, “Collect Tie Points” butonuna tıklandığında bu işlemin zaman alabileceği ile ilgili bir uyarı ekranı çıkar. “Yes” seçildiğinde otomatik Tie Point toplama işlemi başlamış olur. “TP Collection” işlemi bittiği zaman yukarıdaki ekranda olduğu gibi toplanan TP sayısını belirten küçük bir uyarı ekranı çıkar.

Yer Kontrol Noktaları hem otomatik hem de manuel toplanabilmektedir. Manuel olarak GCPs toplamak için, GCP/TP Collection menüsünden “Collect GCPs Manually” butonuna tıklanır. Ekrana, Şekil 4.17’de gözlenen “GCP Collections” ve “Open Image”pencereleri açılır.

• “Ground control source” satırından nokta tanımlama yöntemi seçilir.Yükseklik bilgisini referans bir dosyadan da okunması sağlanabilmektedir. DEM satırından “Browser” butonuna tıklanarak yükseklikverisi içeren dosya  okutulabilmektedir.
• Sahadan yapılan ölçüm değerleri “New Point” butonuna tıklanması ile saha okuma değerleri tanımlanır.
• Bilgi girişinin yapılan nokta görseller üzerinden işaretlemek için “Open Image” penceresinden işaretlenecek görüntüler seçilir ve“Open” butonu ile “Viewer” pencerelerinin açılması sağlanır.
• Sol üst köşede yer alan “working” ve “reference” yazıları ile hangi görüntünün çalışılan durumunda hangi görüntünün referans olduğu gösterilmektedir. İşlemin yapılacağı görüntünün aktif yani “working” durumunda olduğuna dikkat Görüntüişaretleme süreci bittikten sonra yükseklik girdisi yoksa, “Extract Elevation” butonuna tıklayarak DEM dosyasından yükseklik bilgisi okutulabilmektedir. Bu işlemden sonra “ Accept” butona tıklanarak Yer Kontrol Noktası oluşturulur.

Otomatik GCPs toplamak için, GCP/TP Collection menüsünden “Collect GCPs Automatically” butonuna tıklanır. Şekil 4.18’de gözlenen “Automatic GCP Collection” penceresi açılır.

• İki farklı “Control Source” seçimi bulunmaktadır. Control Source seçimi için veriye göre değerlendirme yapılmalıdır. Eğer projeye eklenebilecek bir referans görüntü mevcut ise “Georeferance Image” seçilir. Referans Görüntü yoksa GCP’lerin kaynağı olarak bir “Chip DataBase” kullanılır.
• “Match Channels” alanında görüntü korelasyon için kullanmak istenilen referans görüntüdeki bandı temsil edecek şekilde bir rakam yazılır. Blue için 1, Green için 2, Red için 3 yazılır. Genellikle yalnızca Blue bandın kullanılması yeterli olmaktadır. Fakat, radyometrik kalibrasyonda sorun varsa üç bant da aralarına virgül konarak eklenebilir.
• Projeye ait DEM dosyası varsa eklenir yoksa “Constant Height” girişi sağlanabilir.
• Stereo’lardan GCP toplatmak için “Stereo GCPs” check box işaretlenir. Bu işlem bindirmeli görüntüler için geçerlidir, yalnızca bir görüntüyle çalışılıyorsa yapılamaz. “Referance Image Sampling Method” bu alanda “Count” ile toplam Yer Kontrol Noktası sayısı verilebilir. Veya, “Spacing” ile girilen değerde piksel bazında GCP toplanması sağlanabilir.
• “Search Options” gridinde iki farklı “Sample Source Method” bulunmaktadır.
• Susan ; Köşe algılama algoritması kullanarak Yer Kontrol Noktası toplar,
• Grid ; Yer Kontrol Noktalarını bindirme bölgelerine eşit olarak dağıtarak ızgara şeklinde toplar.
• “Matching Method” Fast Fourier Transform Phase ve Normalized Cross Correlation
• “Search Radius” toplanan ilk GCP’den sonra ikinci GCP’yi toplamak için belirlenen arama yarıçaptır.
• “Minimum Acceptance Score” Giriş ve referans görüntüleri arasında yerel eşleşmeyi GCP olarak kabul etmek için gereken minimum korelasyon değeridir. Bir eşleşmenin GCP olması için eşleşme puanının girilen değerden yüksek olması gerekir. Kabul edilebilir değerler 0-1 aralığındadır; 0.75 varsayılan değeri yeterli bir puandır ve birkaç uyumsuzluğa yol açma eğilimindedir,ancak daha iyieşleşme sağlamak için bu değeri artırabilirsiniz. Bu değer oldukça hassastır ve yalnızca çok küçük artışlarla dikkatli bir şekildedeğiştirilmelidir.
• Tüm parametreler girildikten sonra “Match GCP” butonuna tıklayıp GCP toplatılır, toplatılan GCP’leri de “Add GCPs toProject” butonuyla projeye

“GCP/TP Collection” menüsü üzerinden GCPs ve TPs toplama işlemleri bittikten sonra bu noktaların dağılımını görmek için yineaynı menü üzerinden “Display project overview” butona tıklanır.

“Display project overview” butona tıklanması ile “Project Overview” penceresi açılacaktır. “Images” dizini üzerine sağ tıklanarak gözükmesi istenilen detayların görünürlüğü aktif hale gelecektir. ImageShowGCPs Mouse sağ tık yapılarak toplanan GCPs yoğunlukları ve yerleri incelenebilir.

“GCP/TP Collection” menüsü üzerinden GCPs ve TPs toplama işlemleri bittikten sonra bu noktaların doğruluk değerlerini tanımlamak için yine aynı menü üzerindeki Şekil 4.21’de gösterilen“GCP/TP accuracy” butona tıklanır. Açılanpencereye değer girişi sağlanır.

“Display project overview” butona tıklanması ile “Project Overview” penceresi açılacaktır. “Images” dizini üzerine sağ tıklanarak gözükmesi istenilen detayların görünürlüğü aktif hale gelecektir. ImageShowGCPs Mouse sağ tık yapılarak toplanan GCPs yoğunlukları ve yerleri incelenebilir.

“GCP/TP Collection” menüsü üzerinden GCPs ve TPs toplama işlemleri bittikten sonra bu noktaların doğruluk değerlerini tanımlamak için yine aynı menü üzerindeki Şekil 4.21’de gösterilen“GCP/TP accuracy” butona tıklanır. Açılanpencereye değer girişi sağlanır.

Oluşturulan noktaların hesaplama detaylarını incelemek ve ihtiyaç halinde model hesabı işlemini tekrarlamak için “GCP/TPCollection” menüsünden “Residual Report” butonuna tıklanır.

“Images pixels” bazlı RMS hatalarını aşağıdaki Şekil 4.24’den inceleyebilirsiniz. Bu raporda GCP’lerin RMS değerleri görülebileceği gibi tüm projenin RMS hataları da incelenebilir. “Residual Summary for Image” gridinde “Active GCPs” içinxRMS ve yRMS hataları 1.0 değerinden küçük olması beklenir.Eğer RMS değerleri beklenenden yüksek çıkarsa “Automatic Point Selection” alanından belirlenen parametrelere göre otomatik GCP seçimi yaptırılır. Seçilen Res XY değeri 1.0’ dan yüksek olan GCP’ler “Delete Point” ile silinir. Res XYdeğeri 1.0’ dan

“Ground units” bazlı RMS hataları aşağıdaki ekrandan incelenebilir. Bu raporda TP’lerin RMS değerleri görülebileceği gibitüm projenin RMS hataları da incelenebilir. “Residual Summary for Image “gridinde Active TPs için xRMS ve yRMS hataları 0.3 değerinden küçük olması beklenir.

Residual Report ekranından Yer Kontrol Noktası ve Tie Point’lere ait RMS değerleri ayrı ayrı veya birlikte görülebilir. Show Point alanından işaretlenmesi yeterlidir. Yüksek RMS değerine sahip noktaları projeden silmek istenirse, noktayı seçip “delete point” butonu kullanılmaktadır. Yüksek olan GCP’ler silindikten sonra modeli tekrar hesaplamak için “Compute Model” butonu kullanılır.

Sonuç hata değerlerini programda yer alan “Residual report” seçeneği ekranından görebileceğimiz gibi, çalışılan klasörde otomatikolarak kaydedilen “autotie.rpt” dosyasını notepad ile açarak incelemekte mümkündür.

DEM oluşturmak için “DEM From Stereo” seçilir.

“DEM From Stereo” menüsünden “Create epipolar image” seçilir.

Açılan pencereden sol görüntü ve sağ görüntü olmak üzere epipolar görüntü çiftleri belirlenir ve “Add Epipolar Pairs to Table” seçeneği ile tabloya eklenir.

Options bölümündeki “Downsampling factor” seçeneği, epipolar görüntüler yaratılırken dikkate alınacak piksel ve hat sayısını belirler. Örnek vermek gerekirse, bu değer programa 2 olarak girildiğinde, 1 epipolar görüntü pikseli yaratmak için birleştirilmiş 2 sütun ve 2 satır piksel kullanılacaktır. Yani oluşturulacak olan epipolar görüntünün mekânsal detay verisi orijinal görüntüler kadarkaliteli olmayacaktır.

“Generate Pairs” butonuna tıklandığında bu işlemin vakit alabileceğine dair bir uyarı ekranı gelir. “Yes” seçildiğinde epipolargörüntü yaratma işlemi başlar. İşlem sonunda aşağıda görülen epipolar görüntü çiftlerinin başarıyla yaratıldığına dair bilgi ekranıgelir.

Üretilen epipolar görüntü çiftleri tanımlı klasör dizininde, “ProjeAdı+DEMwork” isimli klasöre içine “el” sol ve “er” sağ olacak şekilde görüntüler için, otomatik olarak isimlendirilerek yaratılır.

Açılan “Automatic DEM Extraction” penceresinden;

• Yaratılmış olan epipolar görüntü çiftini seçmek için “Select” alanı işaretlenir. Eğer birkaç tane epipolar görüntü çifti varsa hepsini seçmek için “Select All”seçeneği de kullanılabilir.
• “Extraction Method” Semi Global Matching ve Normalized Cross Correlation olmak üzere iki farklı metod bulunmaktadır. “Semi Global Matching” SGM son teknolojiye dayanmasıyla birlikte daha az hata ve daha fazla ayrıntı ile daha kaliteli sonuçlar üretir, ancak işleme süresi artar. “Normalized Cross Correlation” ise resimlerdeki gri değerlerin maksimum çapraz korelasyon katsayısını üreten kaymayı bularak iki resim arasındaki nispi kaymayı Daha hızlı sonuç verdiği için varsayılan metoddur. Bununla birlikte, düşük çözünürlüklü DSM’ler yeterliyse ve daha hızlı işlem süresi tercih edilirse, NCCyönteminden yararlanmak için Extraction Method NCC seçilebilir.
• “Geocoded DEM” gridinde oluşturulan epipolar çiftlerinden DEM oluşturmak için “Create Geocoded DEM” seçilir, DEM oluşturduktan sonra epipolar çiftlerini silmek için ise “Delete epipolar DEMs after use” seçilir. “Epipolar DEM Clipping” birleşmeden ve coğrafi kodlama yapılmadan önce epipolarDEM’lerden kesilecek veri miktarını

Bu parametre için belirttiğiniz değer, kırpılacak gerçek görüntü verilerinin miktarıdır. Değeri piksel sayısı veya görüntü boyutunun yüzdesi olarakbelirlenebilir.

• Değer olarak bir veya iki sayı girebilirsiniz:
• İlk değer, sağ-sol yöndeki piksel sayısı veya yüzdedir.
• İkinci değer, yukarı-aşağı yöndeki piksel sayısını veya yüzdesini tanımlar.
• Örneğin 5,10; sol-sağ kenarlardan beş piksel ve üst-alt kenarlardan 10 piksel klip değeri
• Tek bir değer belirttiğinizde, kırpma görüntünün tüm kenarlarına uygulanır. Örneğin, 5; dört kenar için de beş piksel değerinin belirlenmesi anlamına gelir. Görüntü boyutunun yüzdesine göre klip işlemi yapmak için değerden sonra bir yüzde işareti (%) yazın. Örneğin 5%,7%, sol-sağ kenarlardan yüzde beş, üst-alt kenarlardan yüzde yedi klip değeri
• Varsayılan değer boştur, yani kırpma Uygulayabileceğiniz maksimum yüzde değeri yüzde 49’dur.
• ”Output File Name” alanına oluşturmak istenilen DEM dosyasının klasördeki yolu seçilir. “Upper Left” sol üst zemin x ve y, çıkış epipolar veya coğrafi kodlanmış DEM’ler için harita birimlerinde koordinatları oluşturur. “Lower Right” alanı ise sağ alt zemin x ve y, çıkış epipolar veya coğrafi kodlanmış DEM’ler için harita koordinatları oluşturur. Bu parametre için bir değer belirtilmezse, AUTODEM giriş görüntülerinden sol üst köşe ve sağ alt köşe koordinatını hesaplar ve kullanır. Bu parametre isteğe bağlıdır.
• “Extraction DEM” butonuna tıklanması ile Sayısal Yükseklik Modeli çalışılan klasörde otomatik olarak oluşmuş olur. Oluşacak olan sayısal yükseklik modeli, Sayısal Yüzey Modeli’dir(Digital Surface Model – DSM). DSM; yapı, bitki örtüsü, tüm yükseklikleri içermektedir.

Catalyst Professional ekranından “EASI>” modülü açılır.

(* ile işaretli parametrelerin girilmesi zorunludur.)

• MFILE: GEOCODEDEM tarafından stereo görüntülerden bir DSM çıkarma işleminin parçası olarak üretilen coğrafi kodlu DSM’lerin bulunduğu klasördür.
• DBEC: Kullanılacak dijital yükseklik modelini (DSM veya DEM) içeren giriş bandını/kanalını belirtir.
• DBSCORE: Score bilgisi içeren bandı belirtir. Genellikle bu, geçerli DSM değerini, başarısız DSM konumlarını ve NoDatapiksellerini gösteren bir maskedir. Bu kodu kullanmak isteğe bağlıdır.
• DBIMAGE: DSM’de pürüzlü bir görüntü kaplaması oluşturmak için birleştirilmesi gereken görüntü
• bantlarını belirtir.
• FILO: Üretilecek birleştirilmiş DSM’in dosya adının girildiği koddur. Üretilen dosya, MFILE’da belirtilen ilk dosyayla aynı projeksiyon ve çözünürlükle oluşturulacaktır. İlk DSM’in çıkış bandı, son banttaki görüntü (eğer belirtilmişse) ve score (belirtilmişse) sonuç üründe olacaktır.
• EDGEFIX: Bina ve ağaç kenarlarında gölgede kalan alanları filtrelemek için kullanılır. Belirtilen değere göre filtre uygular eğerherhangi bir değer belirtilmemişse 13 değerini kullanır, 0 değerini kullanmak ise buseçeneği pasif duruma getirir.
• DEMFILT: Oluşturulan birleştirilmiş DSM’e uygulanacak olan filtredir. Metod gürültü, medyan ve yumuşatıcı filtreler uygular.Mevcut fonksiyonlar aşağıdaki gibidir:
  • Low: Minimal filtre uygular ve en büyük ayrıntıyı sağlar, ancak yüzey daha pürüzlü olacaktır.
  • Medium: Ayrıntı ve pürüzsüzlüğü dengelemek için orta düzeyde filtreleme
  • High: Maksimum filtreleme ve pürüzsüzleştirme işlemi

DSMMERGE işlemi, filtrelemeyi belirtilen sıralamaya bakmaksızın aşağıdaki sıralamaya göre uygular:

• Gürültü
• Medyan
• Pürüzsüzleştirme

• DEMOPTS: Özel işleme seçenekleri belirtir. Genellikle bu parametre için bir değer belirtmeye gerek yoktur. Seçenekler aşağıdaki gibidir:
  • balance: Görüntünün resim dengelemesini gerçekleştirir. DBIMAGE parametresiyle birlikte kullanılır. Bu seçenek, her dosyadaki görüntüde kalıcı değişiklik yapar.
  • speckle: Görüntüdeki benek filtrelemeyi kapatır. DBIMAGE parametresiyle birlikte kullanılır.
  • blend=#: Farklı dosyalardan gelen DSM’ler arasındaki birleştirme aralığını belirler. Varsayılan değeri 48 ve maksimum değeri 200’dür. 0 değeri girilirse işlem kapatılır. Birden fazla seçenek, her biri bir boşluk veya virgül ile ayrılarak belirtilebilir.
• MONITOR: Programın ilerleyişi, tamamlanmış işlem yüzdesi yazdırılarak görüntülenebilir. Seçenekler aşağıdaki gibidir:
  • ON: Monitörü açar (varsayılan)
  • OFF: Monitörü kapatır (toplu veya arka planda çalıştırılıyorsa tavsiye edilir)

DEM Editing, yükseklik modellerindeki düzensizlik ve bozuklukları giderme ile daha doğru bir model oluşturarak daha doğruortorektifiye edilmiş görüntüler elde etmeyi sağlayan bir araçtır. DEM Editing,

kullanıcı tarafından belirtilen bölgenin her iki stereo ortofotosunu üreterek düşey doğruluğun kontrolünü sağlar. Bu yetenek, yükseklik modelinin farklı bölgelerine ait ortofotoları hızlı bir şekilde üretmeyi sağlayarak engebeli arazilerde görüntünün nasıl birsonuç vereceğini gözlemlemeyi sağlar. Aşağıda

belirtilen işlem adımları takip edilerek DEM Editing gerçekleştirilebilir:

• Yükseklik modeli Focus’ta açılır.
• Focus penceresinde Layer sekmesinden DEM Editing aracı seçilir ve DEM Editing penceresi açılır.
• Manage Images to Orthorectify botununa tıklanarak, editleme yapılacak bölgeye ait görüntüler açılan pencerede seçilir. Seçilecek görüntülerin bu pencerede görünmesi için, görüntüler OrthoEngine’de Data Input üzerinden projeye eklenmiş olmalı ve OrthoEngine üzerindeki Tools>Export>Model sekmesinden export edilmeli ve proje kaydedilmelidir. Görüntülerin PCIDSK formatında olmaması durumunda, yazılım görüntüleri buformata dönüştürmek isteyecektir.Yapılacak editlemelerin üzerinde önizleneceği görüntüleri ayrı bir pencerede açmak için “Define Preview Region” butonuna tıkladıktan sonra yükseklik modeli üzerinde istenilen bir alan seçilir ve oluşturulan ortofoto “Live Ortho Preview” penceresinde açılır.
  Editleme için çizilecek poligonların saklanabilmesi için, “Create Polygon Layer” seçeneği tıklanarak bir katman oluşturulur.
• Oluşturulan katmanda poligon çizimi yapmak için “New Shapes” butonuna tıkladıktan sonra farenin sol tuşu ile editleme yapılmak istenen alan çizilir ve çift tıklayarak çizilen poligon kapatılır. Çizim hem yükseklik modeli, hem de önizleme penceresi üzerindenyapılabilir.

DEM Editing aracında kullanılabilen filtreler aşağıdaki gibidir:

• Average Filter: Maskenin altındaki piksellere düzleştirme filtresi uygular.Bu filtre, genel araziyi korurken alanları düzleştirmek için kullanılır. Size kutusuna girdiğiniz değer, filtrenin boyutunu tanımlar. 7 x 7 piksel filtre boyutu veya daha önce girilen değer içinvarsayılan değer 7’dir.
• Median Filter: Size kutusuna girdiğiniz değer, filtrenin boyutunu tanımlar. 7 x 7 piksel filtre boyutu veya daha önce belirtilen değer için Varsayılan değer 7’dir.100 gibi büyük değerler, yolları yan yana düzleştirebilir ve araba gibi küçük tümsekleri tamamen filtreleyebilir.
• Noise Filter: Çizilen çokgen için sigma ve ortalama değeri hesaplar. Size kutusuna girdiğiniz değer, filtrenin boyutunu tanımlar. 7 x 7 piksel filtre boyutu veya daha önce girilen değer için varsayılan değer 7’dir. Diğer bir deyişle, eğer çalışma alanı ortalamanın toplamından ve eşik değeri ile sigma çarpımının sonucundan büyükse, çevre bilgisinin ortalaması ile değiştirilecektir. VarsayılanThreshold değeri 1.5’dir.
• Hybrid Median Filter: Bina köşelerini korumak için uygulanan bir filtredir. Size kutusuna girdiğiniz değer, filtrenin boyutunutanımlar. 7 x 7 piksel filtre boyutu veya daha önce girilen değer için varsayılan değer 7’dir. Gerekirse, Blend onay kutusunu da tıklayabilir ve ardından sağdaki kutuya genişlik için bir değer girilebilir. Aktif poligon köprü gibi çevresindeki alanlar arasında yumuşak bir geçişi olmayan bir alanı temsil ediyorsa, Apply blending subsequently onay kutusunun işaretli olduğundan emin olmak gerekir.
• Rotated Hybrid Median Filter: Yapı köşelerini koruyan Rotated Hybrid Median Filter, Semi-Global Matching (SGM) yöntemi kullanılarak üretilen dijital yüzey modelinin (DSM) alanlarında ortaya çıkan tarama desenlerinin silinmesinde daha uygun bir filtredir. Size kutusuna girdiğiniz değer, filtrenin boyutunu tanımlar. 7 x 7 piksel filtre boyutu veya daha önce girilen değer için varsayılan değer 7’dir.
• Clamp Filter: Clamp kutusuna girdiğiniz değer, bir pikselin değiştirileceği metre cinsinden maksimum miktarı tanımlar. Bu, uçurumlar veya binalar gibi ani yükselme değişikliklerinin anormalliklerini düzeltirken filtrelenmemesini sağlar.
• Terrain Filter (Flat): Düz araziler için optimize edilmiş olan bu filtre, binalara ve sundurmalara karşılık gelen yükseklik değerlerini kaldırır ve tahmini olarak Dünya üzerindeki yeri ile maskenin altındaki pikselleri değiştirir. Gradient kutusuna girdiğiniz değer, tepegibi doğal araziye karşılık gelen derece cinsinden maksimum eğimi tanımlar. Varsayılan değer 30 veya daha önce çalışılmış bir değerdir. Bu seçenek ile işlem, belirtilen eşiğin altında eğimli yerleri korumaya çalışır. Arazideki eğimi, girilen Gradient değerinden yüksek olan alanlara filtre uygular. Düz arazilerde yapılacak düzeltmeler için uygundur.
• Terrain Filter (Hilly): Gradient kutusuna girdiğiniz değer, tepe gibi doğal bir araziye karşılık gelen derece cinsinden maksimum eğimi tanımlar. Varsayılan değer 30 veya daha önceden belirtilen bir değer olabilir. Bu seçenek ile işlem, belirtilen eşiğin altında eğimli alanları korumaya çalışır. Düz arazilerde yapılacak düzeltmeler için
• Remove Bumps (Flat): Bu filtre, maskenin altında bulunan arazideki tümsekleri kaldırmaya çalışır. Gradient kutusuna girdiğiniz değer, derece olarak maksimum eğimi, bir tepenin silinmesi için sahip olması gereken değer olarak tanımlanır. Düşük değerler daha fazla çıkıntı silecek, fakat aynı zamanda tutulması amaçlanan arazi özelliklerini de kaldıracaktır. Varsayılan değer 5 veya daha önce belirtilen değerdir.
• Remove Bumps (Hilly): Bu filtre, maskenin altında bulunan arazideki tümsekleri kaldırmaya çalışır. Gradient kutusuna girdiğiniz değer, derece olarak maksimum eğimi, bir çıkıntının silinmesi için sahip olması gereken değer olarak tanımlar. Düşük değerler daha fazla çıkıntıyı silecek, fakat aynı zamanda tutulması amaçlanan arazi özelliklerini de kaldıracaktır. Varsayılan değer 5 veya daha önce belirtilen değerdir.
• Remove Bumps (Keep Linear): Remove bumps (hilly) filtresine benzerlik gösteren bu filtre,
• Remove bumps (hilly) filtresinin başka yollarla çıkarabileceği uzun, ince şekilleri korumaya çalışır.
• Remove Pits (Flat): Düz araziler için optimize edilmiş olan bu filtre, maskenin altındaki alanda bulunan çukurları doldurmaya çalışır.
• Remove Pits (Hilly): Engebeli arazi için optimize edilmiş olan bu filtre, maskenin altındaki alanda bulunan çukurları doldurmaya çalışır.
• Fill from Edges: Çizilen poligonun altındaki verileri kaldırır ve bunları poligonun köşelerindeki değerleri kullanarak doldurur.
• Fill from Vertices: Çizilen poligonun altındaki verileri kaldırır ve poligonun köşelerinin konumunu dijital yükseklik modelindeki(DEM) değerleri kullanarak Bu yöntem, poligon çizdiğinizde, köşelerin doğru yükseklik konumlarında olması Dünya üzerindeki doğru yüksekliklerine çıkması için yararlıdır.
• Fill from Polygon: Çokgenin tepe noktasıyla ilişkili bir yükseklik değerine sahip başka bir kaynaktan bir vektör katmanını açarken, bu filtre ve yükseklik kullanılarak doldurulacaktır.
• Opposide Ends Fill (Blend All Sides): Köprü gibi alanları düzenlemek için uygundur. Bir köprünün yere temas ettiği noktada seçilenpoligonun her köşesini inceler ve her biri için ortalama bir yükseklik bulur. İki yükseklik daha sonra köprünün uzunluğu boyunca bir enterpolasyonda kullanılır. Blend kutusu seçilerek, yumuşak bir geçiş sağlanır.
• Opposite Ends Fill (Blend Ends Only): Opposite Ends Fill (Blend All Sides) filtresi ile aynı fonksiyonu gerçekleştirir. Tek farkı, Blend kutusu seçildiğinde geçişler yalnızca poligonun kısa tarafı için yumuşatılır.
• Road Average Filter: Bu filtre, yoldaki eğimleri korurken, yolları düzleştirmek için kullanışlıdır. Filtre, poligonun köşe noktalarınıokur fakat maskenin dışını okumaz.
• Road Median Filter: Road average filter filtresine benzer şekilde çalışır farklı olarak yalnızca Median Filtresi uygulamaz.
• Average Elevation: Poligonun altındaki tüm DEM pikselleri, tüm piksellerin ortalamasına göre ayarlanır. Apply butonuna tıkladıktan sonra Elev kutusu hesaplanan ortalama değeri görüntüler. Bu filtre, göller gibi alanları düz olarak ayarlamak içinkullanışlıdır.
• Constant Elevation: Elev kutusuna girdiğiniz yükseklik değerini çokgenin altındaki tüm piksellere ayarlar.
• Average Elevation Blend Up: Çokgenin altındaki tüm piksellerin yüksekliğini, çokgenin altındaki tüm piksellerin ortalamayüksekliğine Bu filtre, göl gibi düz alanları ayarlamak için kullanışlıdır.
• Constant Elevation Blend Up: Elev kutusuna girdiğiniz yükseklik değerini çokgenin altındaki tüm piksellere ayarlar.
• Add to Elevation: Elev kutusuna girdiğiniz değeri çokgenin altındaki tüm piksellere ekler. Bu filtre, arazinin genel çizgisini takipederken, belirli bir yüksekliğe sahip ormanları kaldırmak için kullanışlıdır. DEM değerlerini azaltmak için Elev kutusuna negatifbir değer

DST2DTM algoritması, raster sayısal yüzey modelini (digital surface model – DSM) veya sayısal yükseklik modelini (digital elevation model – DEM) sayısal arazi modeline (digital terrain model – DTM) dönüştürmek üzere kullanılır. Buradaki filtreler, bina ve ağaç benzeri yüzeysel elementleri kaldırmayı sağlar. DSM2DTM işlemi genellikle stereo görüntü çiftlerinden otomatik olarak elde edilen sayısal yüzey modellerinde kullanılır. Dönüşüm gerçekleştirme için aşağıdaki adımlar uygulanır:

• Dönüştürülmek istenen DSM, Focus üzerinde açılır.
• Focus penceresindeki Tools sekmesinden “Algorithm Librarian” seçeneğine tıklanır.
• Algorithm Librarian penceresindeki “Find” butonu kullanılarak DSM2DTM algoritmasına ulaşılır ve “Open” butonu ile açılır.

• Açılan DSM2DTM Module Control Panel penceresinin “Input Ports” bölümünde, 32R Channel ibaresinin yanındaki kutuya tıklanarak üretilmiş olan DSM verisi seçilir.
• Pencerenin alt kısmındaki “Output Ports” bölümünde “Browse” butonu kullanılarak kaydedilecek DTM verisinin yolu seçilir. Seçilen bu yolun, belirdiği “Output DTM layer” listesindeki kutusu işaretlenir.
• Penceredeki “Input Params 1” sekmesine geçilir ve “Background Elevation Value” değeri -150 olarak girilir. (DSM’de yükseklik verisinin bulunmadığı bölgelere ait yüksekliğin alacağı değerlerdir.)
• “Run” butonuna tıklanarak işlem başlatılır.

DSM2DTM algoritması dahilindeki parametreler aşağıdaki gibidir:

• FILI: DSM’den DTM’ye dönüştürülecek olan dosyanın adını
• DBIC: DSM verisini içeren girdi dosyasının girdi bandını
• FILO: Çıktısı oluşturulacak olan DTM dosyasının adını tercihe bağlı olarak belirtir. Eğer belirtilmezse, FILI parametresinde belirtilen ile aynı dosya olduğu varsayılır. Eğer halihazırda var ise, girdi dosyası FILI ile aynı boyut ve projeksiyonda olmalıdır. Eğer yoksa, girdi dosyası FILI ile aynı boyut ve projeksiyonda oluşturulur.
• FTYPE: Üç veya dört harfli bir kod ile temsil edilen çıktı format cinsini belirtir. Format cinsi, GDB destekli bir dosya cinsi olmalıdır. Desteklenen dosya formatları PIX (PCIDSK) ve TIF (Tagged Image File) formatlarındaki dosyalardır. Varsayılan değer PIX’tir. Bu parametre, halihazırda var olan bir dosyanın üzerine yazdırma durumunda göz ardı edilir.
• FOPTIONS: Çıktı dosyası oluşturulurken uygulanacak dosya ayarlarını belirtir. Bu parametreler, her bir dosya formatı için özeldir.Bu parametre, halihazırda var olan bir dosyanın üzerine yazdırma durumunda göz ardı edilir.
• DBOC: FILO dosyasındaki, DTM’nin yazılacağı çıktı bandıdır.
• FAILVALU: İsteğe bağlı olarak giriş yükseklik bandı içindeki hata değerini belirtir. Hata değeri, DSM’deki özel bir şekilde ele alınması gereken pikselleri tanımlar; bu pikseller işlem sırasında dikkate alınmayacak, ancak sonunda enterpolasyon yapılacak.
• BACKELEV: İsteğe bağlı olarak giriş yükseklik bandındaki arka plan kotunu (NoData) değerini Bu değer, DSM girişinde gerçek bir yükseklik değeri bulunmayan pikselleri tanımlar. Bu pikseller DTM çıkışına kopyalanacak, ancak işlem sırasında dikkatealınmayacaktır. DTM çıkış katmanı, bu değere ayarlanan NO_DATA_VALUE meta veri etiketine sahip olacaktır. Bu parametre belirtilmezse, işlev önce bant düzeyinde, sonra dosya düzeyinde ELEVATION_BACKGROUND veya NO_DATA_VALUE meta veri etiketlerini kontrol eder. Bu değer meta verilerde belirtilmezse veya bulunmazsa, işlev varsayılan -32768 değerini kullanır.
• OBJUNIT: Object Size parametresi için kullanılacak birimleri
  Mevcut seçenekler:
  • GEOCODED: giriş verilerinin projeksiyonu ile tanımlanır; örneğin, metre veya Bu varsayılan değerdir.
  • PIKSEL: nesne boyutu piksel cinsinden
• OBJSIZE: Yüzey özelliklerini kaldırmak için kullanılacak filtrenin boyutudur. Kaldırılacak objenin, bina gibi, çapına uygun bir boyut kullanmak en iyisidir. Tipik olarak, bina ve küçük ağaç alanlarını kaldırmak için, 150 ila 200 metre arasında değişen bir nesne boyutu uygun sonuçlar sağlar. Örneğin, footprint 100m x 150m olan dikdörtgen şeklindeki bir binayı kaldırmak istenirse, filtreboyutu için maksimum çap 180 olan değer kullanılmalıdır. İstenilen sonucu elde etmek için deneme yapılması gerekebilir. Örneğin, çok yüksek bir değer, küçük tepeler gibi istenen doğal özellikleri kaldırabilir. Kullanılan değer DSM’den DSM’e değişebilir; birinde uygun sonuçlar sağlayan değer diğerinde Tile Size için birimler OBJUNIT parametresi tarafından tanımlanır.
• GTHRESH: Düzlük eşiğini belirleyen derece cinsinden eğimi ifade eder. Tanımlanan eşik değerinden küçük eğimli pikseller doğaleğimler olarak değerlendirilir ve kaldırılmaz. Bu parametre, tepeleri ve doğal eğimleri korumak için kullanışlıdır. Eğim eşiği ne kadar yüksek olursa, iyi tanımlanmamış kenarları olanyani keskin kenarları olmayanlar binaları kaldırma olasılığı okadar düşüktür. Değer ne kadar düşükse, arazinin doğal özelliklerini kaldırmak o kadar olasıdır.
• TERTYPE: Hangi dahili parametrelerin kullanılacağı hakkında işlemin daha iyi kararlar vermesini sağlayan arazi türünü Mevcut seçenekler:
  • DÜZ: Alan genellikle düzdür.
  • HILLY: Alanın yumuşak tepeleri ve eğimleri vardır. (varsayılan)
  • DAĞLI: Alan dik arazi yapısına sahip, dağlık ve
• BUMPFLT: İsteğe bağlı olarak, binaları ve diğer büyük yapıları çıkardıktan sonra kalan küçük tümsekleri temizlemek için kullanılacak filtre sayısını belirler. Her bir çarpma filtresi, bir çift sayı, kare filtrenin piksel cinsinden boyutu ve gradyan derecesini (eğim) belirtir. Genellikle, 7,5 (7 piksel ve 5 °’lik bir eğim) gibi küçük değerler kullanılır.
• PITLFT: Bump Filter gibi çalışır. Bump Filter tepeler için uygunken Pit Filter çukurları filtrelemek için
• MEDFLT: İsteğe bağlı olarak, işlem sonunda uygulanacak olan Hybrid median filter’ın boyutunu Hybrid median filter, keskin eğimleri korurken son DTM’yi yumuşatır. Median Filter’ın iki modu vardır: hybrid ve normal. Değer pozitif bir sayı olduğunda hybrid kullanılır, değerden önce eksi işaretini (-) kullanarak normal modu kullanabilirsiniz. Hybrid modda, son DTM’in düzgünleştirilmesi keskin eğimlerin korunmasında daha belirgin, normal mod ise daha azdır.3veya daha büyük bir değer kullanabilirsiniz; ancak, daha yüksek bir değer girmek özellikle yüksek çözünürlüklü verilerde işlem süresini önemli ölçüde artırabilir. Tipik olarak, 7 ila 11 arasında bir değer, uygun sonuçlar sağlar.
• CLAMPFLT: İsteğe bağlı olarak, işlem sonunda uygulanacak bir Clamp filtresi tanımlayan boyut ve yüzde belirten bir çift sayıdır. Değerler, boyut için 3 ile 50 arasında ve yüzde için%1 ile%300 arasında değişebilir. Bir Clamp filtresi, bir pikselin, piksel çözünürlüğünün bir yüzdesinden daha fazla oranda yükseklikle değiştirilemediği, Average filter’ın özel bir varyasyonudur. Örneğin, DSM çözünürlüğü 2m ise, 15, 10’luk bir Clamp filtresi, 15×15 boyutunda bir Average filter uygulanması gerektiği, ancak piksellerin 2m * 0.1 = 0.2m (veya 20cm) ‘den fazla değiştirilemeyeceği anlamına gelir. Bir Clamp filtresi, keskin yamaçlarda bulanıklık tehlikesi olmadan, yollar gibi pürüzsüzlüklerelde etmek için faydalı olabilir.

Ortofoto oluşturulmak için Şekil 4.38 ile gösterildiği gibi “Ortho Generation” seçilir. Ortho Generation

menüsünden “Schedule Ortho Generation” tıklanır.

Açılan “Ortho Image Production” penceresinde ortofotosu yaratılmak istenilen görüntüler seçilip kırmızı kutu ile gösterilen butona tıklanarak “Image to process” bölümüne aktarılır.

Ortho image bölümünden, her bir görüntü için oluşacak olan ortofotoların adı ve adresi belirlenebilir.

“Ortho Generation Options” bölümünde üretilen veya düzenlenen sayısal yükseklik modeli eklemek için “Browse” butonuna tıklanarak bir dizi açılan pencereler ile dosya eklenir. Şekil 4.41’de kırmızı oklar ile yapılan işlemler özetlenmektedir.

• Üretilen dosya seçilir ve “Open” butonuna tıklanır.
• Bu projede metre ve Elipsoidal olan değerler seçilmiştir. “Background elevation” değeri “DEM info” kısmından sorgulanarak, programa girilir. Halihazırda bu değer DEM info sorgulanmadan da “NoData Metadata Value” değeri otomatik olarak

• Resampling metodu olarak aşağıda görülen yöntemlerden, tercih edilen seçilir.

  yakın komşusu ile aynı değeri elde ettiği bir yöntemdir. Her ne kadar bu yöntem hesaplama süresi açısından en verimli olarak kabul edilse de, yeniden biçimlendirilmiş uydu görüntülerinde pürüzlü bir görünüme neden olabilecek küçük hatalar ortaya çıkarmaktadır.

• Nearest Neighbor (NN): Yeniden biçimlendirilmiş her pikselin, orijinal uydu görüntüsündeki en

• Bilinear Interpolation (BILINEAR): Yeniden biçimlendirilmiş uydu görüntüsündeki her pikselin, orijinal uydu görüntüsündeki en yakın dört pikselin ağırlıklı ortalamalarının bir sonucu olduğu bir yöntemdir. Bu yöntem NN metoduna göre daha yumuşak görünümesahip bir raster oluşturur.

• Avareage Nearest 4 (AVERAGE4), Avareage Nearest 16 (AVERAGE16): Yeniden biçimlendirilmiş uydu görüntüsündeki her pikselin orijinal uydu görüntüsündeki en yakın dört veya on altı pikselin ortalaması olduğu yöntemlerdir.

• Cubic Convolution (CUBIC): Her pikselin orijinal uydu görüntüsündeki en yakın on altı pikselin ağırlıklı ortalaması olduğu bir yöntemdir. Elde edilen raster Bilinear Interpolation tarafından üretilenler ortofotodan biraz daha keskindir ve Near Neighbor Interpolation tarafından üretilen ortofotodan ayrık görünüme sahip değildir. Bununla birlikte yeni piksel değerleri

“Generate orthos” seçeneği ile ortofotoların oluşturulması işlemi başlatılır. Oluşan ortofotoları

görüntülemek, çakışmaları kontrol etmek veya pansharpening işlemi uygulamak için Catalyst Professional ana menüsünden “Focus”başlatılabilir. Focus yetenekleri ile ilgili bilgiler 60. sayfadan sonra anlatılmaktadır.

• OrthoEngine modülünden “Utilities” sekmesinden “Merge/Pansharp Multispectral Image” seçilir.
• Ortofotosu hazırlanmış olan renkli görüntü ile kullanılacak olan siyah-beyaz yüksek çözünürlüklü görüntü yukarıda görüldüğü gibi programa girilir. “Output filename” bölümüne oluşturulacak olan dosyanın adresi ve adı tanımlanır. “Pansharp” seçilir.

Ortofoto üretiminin yoğun olduğu ve farklı zamanlara ait veriler ile bir bütün oluşturulmak istendiğinde “Mozoic Tools” kullanılmaktadır. Bu proje verisinde bir adet stereo çifti bulunmaktadır. Bu sebeple “Mozoic Tools” işlemleri ile ilgili detaylı bilgiler34. sayfada örnek bir proje ile anlatılmaktadır.