Dinamik Web Haritalamada Yeni Bir Dönem: Google Earth Engine

Bu çalışmada Google firması tarafından dinamik web haritalama için geliştirilen Earth Engine (GEE) adlı bulut tabanlı bilgi işlem platformunun tanıtımı yapılmakta ve özellikleri ile işlevleri açıklanmaktadır. Başlangıçta uydu ve hava görüntülerini coğrafi bilgi sistemleri aracılığıyla üç boyutlu bir dünya modeline dönüştürerek kullanıcılara sunan Google Earth, web 2.0 ile birlikte kullanıcıların veri işleyebileceği, çeşitli geometrik işlemler yapabileceği ve katmanlar oluşturarak mekân üzerine veri ekleyebileceği çeşitli özelliklere sahip oldu. Dünyanın ötesinde gökyüzü, Mars ve Ay’ın da keşfedilmesine olanak sağladı. 2021 yılında ise GEE adlı platform tanıtılarak dinamik web haritalamada bir çığır açıldı. Ülkemizde sosyal bilimciler tarafından henüz keşfedilmeyen ve yeterince tanınmayan ve GEE ile farklı zaman dilimlerindeki mekânsal büyük veriler işlenerek çok boyutlu analizlerin yapılması kolaylaştırıldı. Çalışma bu bağlamda mekânsal verinin analizinin basitleştirilmesi ve sosyal bilimlerdeki karşılığının ifade edilmesi açısından önemli görülmektedir

___

  • Albarqouni, M. M. Y. (2022). Göl yüzeyindeki mekansal ve zamansal değişimlerin Landsat görüntüleri ve Google Earth Engine kullanılarak değerlendirilmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, İTÜ Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
  • Alkan, Ş. (2020). Google Earth engine ile rastgele orman algoritması kullanılarak açık ocak altın madeni su kalitesi ve sucul canlılık çeşitliliğinin değerlendirilmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Başaran, N. (2021). Orman alanları değişimlerinin Google Earth Engine ile incelenmesi: Akdeniz bölgesi örneği. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Eskişehir Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Eskişehir.
  • Benedetti, J.-J., Morcrette, O., Boucher, A., Dethof, R. J., Engelen, M., Fisher, H., Flentje, N., Huneeus, L., Jones, J. W., Kaiser, S., Kinne, A., Mangold, M., Razinger, A. J., Simmons, M. Suttie. (2009). Aerosol analysis and forecast in the ECMWF Integrated Forecast System. Bölüm II: Data assimilation, J. Geophys. Res., 114, D13205 doi:10.1029/2008JD011115.
  • Conchedda, G. & Tubiello, F. N. (2020). Drainage of organic soils and GHG emissions: Validation with country data, Earth Syst. Sci. Data Discuss. 10.5194/essd-12-3113-2020, 2020 https://developers.google.com/earthengine/datasets/catalog/FAO_G HG _1_DROSA_A# description.
  • Çakmak, N. (2022). NO2, CO ve SO2 gaz emisyonlarının sentınel5ptropomı ile Google Earth Engine ortamında izlenmesi: Marmara Bölgesi örneği. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • FAO (2020). Drained organic soils 1990 - 2019. Global, regional and country trends. FAOSTAT Analytical Brief Series 4. Roma: FAO.
  • Gorelick, N., Hancher, M., Dixon, M., Ilyushchenko, S., Thau, D. & Moore, R. (2017). Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone. Remote sensing of Environment. 202. 18-27.
  • Göral, M. (2022). Google Earth Engine kullanılarak uydu görüntülerinin sınıflandırılması, çevresel değişim analizleri ve müsilaj haritalama. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Gebze Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Gebze.
  • Hansen M. C., Potapov, P.V., Moore, R., Hancher, M., Turubanova S.A., Tyukavina, A., Thau, D., Stehman, S.V., Goetz S.J., Loveland, T.R., Kommareddy, A., Egorov, A., Chini, L., Justice, C.O., Townshend, J.R. (2013). High-resolution global maps of 21st-century forest cover change. Science. 15:342(6160): 850-3. doi: 10.1126/science.1244693. PMID: 24233722.
  • Huffman, G.J., E.F. Stocker, D.T. Bolvin, E.J. & Nelkin, J. T. (2019). GPM IMERG final precipitation L3 1 month 0.1 degree x 0.1 degree V06, Greenbelt, MD, Goddard Earth Sciences Data and Information Services Center (GES DISC). doi:10.5067/GPM /IMERG/3B-MONTH/06
  • İneç, Z. F. & Akpınar, E. (2017). Sosyal bilgilerin otantik öğretiminde yeni yaklaşımlar. International Journal of Social Science Research. 6(2). 46-65.
  • İneç, Z. F. & Akpınar, E. (2018). Authentic social studies teaching: the effect of semantic geo-media material on learning. Review of International Geographical Education Online. 8(2). 273-310.
  • İneç, Z. F. (2012). Web based geographical information system application in social studies education. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzincan, Türkiye
  • İneç, Z. F. (2017). The effectiveness of geo-media assisted authentic learning environment on learning on the social studies lessons. (Yayınlanmamış doktora tezi). Erzincan Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Erzincan, Türkiye.
  • İneç, Z. F. (2020a). Sosyal bilimlerde uzaktan eğitim çalışmalarının ders aktarım sistemleri açısından analizi. İçinden E. Koçoğlu. Sosyal bilimlere uzaktan eğitimde bakış (ss. 93-128), Ankara: Pegem Akademi.
  • İneç, Z. F. (2020b). Öğrenme- öğretme süreçleri için API örnekleri: statik ve dinamik harita oluşturma. İçinden İ. Kozikoğlu. Eğitimde Güncel Yaklaşımlar (ss.263-288). Ankara: Pegem Akademi.
  • İneç, Z. F. (2021). Coğrafya, Tarih ve Sosyal Bilgiler Eğitimi için sanal müze tasarımında yeni bir model önerisi. İçinden E. Artvinli & Değirmenci, Y. Uygulama örnekleriyle coğrafya eğitiminde yeni yaklaşımlar-1 (ss.349-370), Ankara: Nobel Yayınevi.
  • Kafes, B. (2022). Web tabanlı Google Earth engine ile normalize edilmiş bitki indeksi kullanarak zaman serisi analizi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Morcrette, J.-J. vd. (2009). Aerosol analysis and forecast in the European Centre for Medium-Range Weather ForecastsIntegrated Forecast System: Forward modeling. J. Geophys. Res., 114, D06206. doi:10.1029/2008JD011235.
  • Moriyama, M. (2014). GCOM-C1/SGLI land surface temperature product algorithm theoretical basis document (Version 1). https://suzaku.eorc.jaxa.jp/GCOM_C/data/ATBD/ver1/LSTATBD_2 014.pdf adresinden 14.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • Saha, S., Moorthi, S., Wu, X., Wang, J., Nadiga, S., Tripp, P., Behringer, D., Hou, Y. T., Chuang, H. Y., Iredell, M., & Ek, M. (2011). NCEP climate forecast system version 2 (CFSv2) 6-hourly products, Research Data Archive at the National Center for Atmospheric Research, Computational and Information Systems Laboratory, https://doi.org/10.5065/D61C1TXF, 2011.
  • Şengün, E. (2022). Arazi örtüsü - arazi kullanımı değişikliğinin yer yüzey sıcaklığına etkisinin Landsat görüntüleri ve Google Earth Engine platformu kullanımıyla uzun vadeli izlenmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). İstanbul Teknik Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, İstanbul.
  • Theobald, D. M., Harrison-Atlas, D., Monahan, W. B. & Albano, C. M. (2015). Ecologically-relevant maps of landforms and physiographic diversity for climate adaptation planning. PloS one, 10(12). e0143619. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0143619.
  • Yasan, D. (2022). Kentleşme ve hava kirliliği arasındaki ilişkinin Google Earth Engine ile incelenmesi: İstanbul örneği. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstanbul.
  • Yıldız, M. C. (2022). Yer yüzeyi sıcaklığının farklı yöntemler kullanılarak Google Earth Engine platformunda elde edilmesi ve değerlendirilmesi. (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Afyon Kocatepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Afyon.
  • URL 1 (2023). https://tr.wikipedia.org/wiki/Google_Earth. 10.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 10 (2023). https://developers.google.com/earth-engine/guides /playground. 22.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 11 (2023). https://developers.google.com/earth-engine/guides /command_line. 17.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 12 (2023). https://developers.google.com/earth-engine/reference 01.04.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 2 (2023). https://earthengine.google.com. 02.02.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 3 (2023). https://earthengine.google.com/faq/. 05.02.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 4 (2023). https://cloud.google.com/earth-engine. 04.02.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 5 (2023). https://developers.google.com/earth-engine/datasets. 07.02.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 6 (2013). https://developers.google.com/earth-engine/datasets/ catalog/LANDSAT_LC08_C02_T1_L2. 09.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 7 (2017). https://developers.google.com/earth-engine/datasets/ catalog/COPERNICUS_S2_SR_HARMONIZED.19.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 8 (2010). https://developers.google.com/earth-engine/datasets /catalog/AU_GA_DEM_1SEC_v10_DEM-H#description. 19.03.2023 tarihinde erişilmiştir.
  • URL 9 (2015). Geoscience Australia, 2015 https://developers.google. com/earth-engine/datasets/catalog/AU_GA_AUSTRALIA_5M_DEM. 24.03.2023 tarihinde erişilmiştir.