Kazanimlar:
- PyQGIS ve model tasarımcısıyla iş akışı otomasyonunu AI desteğiyle kurup çalıştırabilme
- Kişisel veri gizliliği, telif, lisans ve mühendis sorumluluğu sınırlarını uçtan uca projede yönetebilme
- Bir geomatik projesini veri toplamadan teslime kadar AI destekli ama doğrulama-merkezli bir akışta tasarlayabilme
Modul Sinavi
1. Harita mühendisliğinde bir AI çıktısının taşıdığı riski belirleyen temel ilke aşağıdakilerden hangisidir?
- A) Çıktının riski, o çıktı hatalı olduğunda doğuracağı zarara eşittir; doğrulama buna göre ölçeklenir ✔
- B) AI çıktısı akıcı ve kendinden emin yazıldığı için genellikle güvenlidir
- C) En güncel model kullanıldığında doğrulama gereksizdir
- D) Çıktı bir standarda atıf yapıyorsa ek kontrol gerekmez
Aciklama: Bir çıktının riski, o çıktı hatalı olduğunda doğuracağı zarara eşittir. Bir literatür özetindeki küçük hata büyük ölçüde zararsızken, bir kadastro sınırı veya kot değerindeki hata mülkiyet ihlali, yanlış inşaat aplikasyonu ve maddi zarar doğurabilir; bu yüzden doğrulama yoğunluğu potansiyel zarara göre ölçeklenir.
2. Bir GNSS ölçüm setinin kalite kontrolünde AI'a hangi görev en güvenli ve uygun şekilde verilir?
- A) Nokta koordinatlarının doğruluğunu nihai olarak kabul edip tescile hazır ilan etmek
- B) Ham gözlem tablolarını düzenlemek ve olası aykırı değer/tutarsızlıkları işaretlemek ✔
- C) Ölçüm ilkelerine bakmadan doğrudan aplikasyon değerlerini onaylamak
- D) Kapanma hatalarını hiç hesaplamadan sonucu geçerli saymak
Aciklama: AI'ın en güvenli katkısı, dağınık ham veriyi ve notları düzenlemek, tutarsızlık ve aykırı değerleri işaretlemek gibi mühendisin kontrol edebileceği yardımcı işlerdir. Nokta koordinatının doğruluğunun nihai kabulü ise kapanma hataları ve ölçüm ilkeleriyle mühendis onayında kalır; AI'ın 'nokta kesin doğru' demesi kanıt değildir.
3. Koordinat dönüşümü isteğinde AI'a mutlaka açıkça belirtilmesi gereken bilgi hangisidir?
- A) Yalnızca noktaların isimleri
- B) Sadece hedef projeksiyonun adı, datum önemsizdir
- C) Kaynak ve hedef koordinat sistemi (datum + projeksiyon/EPSG) ve dönüşüm parametreleri ✔
- D) Ölçümü yapan kişinin adı
Aciklama: Koordinat dönüşümü ancak kaynak sistem, hedef sistem (datum + projeksiyon, örneğin EPSG kodu) ve gerekli dönüşüm parametreleri belirtilirse anlamlıdır. Sadece 'bunu UTM'e çevir' demek, hangi datumdan hangi datuma gidildiğini belirsiz bırakır ve metrelerce datum kaymasına yol açabilir.
4. Bir dönüşüm çıktısını doğrulamanın en pratik yolu aşağıdakilerden hangisidir?
- A) Çıktının ondalık basamak sayısına bakmak
- B) Modelin cevabı ne kadar hızlı verdiğine bakmak
- C) Sonucu hiç kontrol etmeden CAD'e aktarmak
- D) Koordinatı bilinen kontrol noktasını aynı dönüşümden geçirip beklenen değerle karşılaştırmak ✔
Aciklama: Koordinatları bilinen bir veya birkaç kontrol noktasını aynı dönüşümden geçirip beklenen değerle karşılaştırmak, hem parametre hem de datum hatalarını hızla ortaya çıkarır. Onlarca metrelik sistematik fark tipik olarak yanlış datum/parametre işaretidir. Çıktının akıcı görünmesi doğruluk kanıtı değildir.
5. CBS'de tampon (buffer) ve alan hesaplarının doğru çıkması için en kritik ön koşul nedir?
- A) Katmanın uygun metrik (projeksiyonlu) koordinat sisteminde olması ✔
- B) Katmanın rengi
- C) Öznitelik tablosundaki sütun sırası
- D) Katmanın dosya adının kısa olması
Aciklama: Mesafe ve alan hesapları ancak metrik (projeksiyonlu) bir koordinat sisteminde anlamlıdır. Coğrafi koordinatlarda (derece cinsinden enlem/boylam) doğrudan tampon almak, derece-metre karışıklığı yüzünden hatalı sonuç verir. Bu yüzden analiz öncesi katmanın uygun projeksiyona alınması gerekir.
6. Uydu görüntüsü sınıflandırmasında bir arazi örtüsü haritasının doğruluğunu ölçmenin standart yolu hangisidir?
- A) Haritanın renklerinin ne kadar canlı olduğuna bakmak
- B) Bağımsız yer gerçeği örnekleriyle hata matrisi kurup genel doğruluk/Kappa hesaplamak ✔
- C) Sınıf sayısının fazla olmasına güvenmek
- D) Görüntünün çözünürlüğüne bakıp doğruluğu varsaymak
Aciklama: Sınıflandırma doğruluğu, bağımsız arazi doğrulaması (ground truth) örnekleriyle bir hata matrisi (confusion matrix) kurulup genel doğruluk ve Kappa gibi ölçütlerle raporlanarak değerlendirilir. Haritanın 'güzel görünmesi' veya sınıf renklerinin canlılığı doğruluk kanıtı değildir.
7. Fotogrametrik ortofoto ve DSM üretiminde konumsal doğruluğu sağlayan temel unsur nedir?
- A) Sadece çok sayıda fotoğraf çekmek
- B) İHA'nın pahalı bir model olması
- C) Doğru ölçülmüş yer kontrol noktaları ve bağımsız kontrol noktalarıyla doğruluk kontrolü ✔
- D) Uçuşun bulutlu bir günde yapılması
Aciklama: Yer kontrol noktaları (YKN), fotogrametrik modeli gerçek dünya koordinat sistemine bağlar ve ölçek/konum doğruluğunu belirler. Ayrıca modele girmeyen bağımsız kontrol noktalarıyla RMSE hesaplanarak doğruluk sınanır. Yalnızca görüntü sayısını artırmak veya İHA'nın pahalı olması doğruluğu garanti etmez.
8. LiDAR nokta bulutundan sayısal arazi modeli (DTM) üretmek için hangi adım zorunludur?
- A) Tüm noktaları olduğu gibi yüzeye çevirmek
- B) Sadece en yüksek noktaları kullanmak
- C) Yoğunluk değerlerini silmek
- D) Zemin filtreleme ile zemin dışı (bina, ağaç) noktalarını ayırmak ✔
Aciklama: DTM çıplak zemin yüzeyini temsil eder; bu yüzden bina, ağaç, araç gibi zemin dışı noktaların ayrılması (zemin filtreleme/sınıflandırma) gerekir. Bu adım atlanırsa DTM değil, üst yüzeyi (DSM) elde edilir. AI sınıflandırmayı hızlandırabilir ama sonuç profil kesitleriyle doğrulanmalıdır.
9. AI ile otomatik harita üretiminde en sık yapılan ve en riskli hatalardan biri hangisidir?
- A) Ölçek, lejant, koordinat sistemi ve doğruluk notu gibi zorunlu ögeleri atlamak ✔
- B) Fazla sayıda kontrol noktası kullanmak
- C) Katmanları gruplamak
- D) Paftaya başlık eklemek
Aciklama: Otomatik sembolizasyon ve etiketleme hızlıdır ama ölçek, lejant, kuzey oku, koordinat sistemi ve doğruluk notu gibi zorunlu kartografik ögeler eksik kalırsa harita yanıltıcı ve resmi olarak kullanılamaz hale gelir. Görsel çekicilik bu zorunlu ögelerin yerini tutmaz.
10. Kadastro ve tapu verisiyle çalışırken AI çıktısının statüsü nasıl olmalıdır?
- A) Doğrudan tapuya işlenebilecek kesin veri sayılır
- B) Ön kontrol/taslak olarak alınır; nihai geçerlilik ölçüm, mevzuat ve yetkili onayına bağlıdır ✔
- C) Mülkiyet uyuşmazlığını tek başına çözer
- D) Hiçbir kontrole gerek olmadan resmi belge olur
Aciklama: Kadastro sınırı, alan ve mülkiyet bilgisi hukuki sonuç doğurur; AI en fazla ön kontrol, tutarsızlık taraması ve taslak üretir. Nihai geçerlilik ölçüm, mevzuat ve yetkili mühendis/kurum onayına bağlıdır. AI çıktısının 'kesin' ilan edilmesi hukuki ve mesleki risk yaratır.
11. AI'ın ürettiği bir GeoPandas/PyProj betiğini kullanmadan önce yapılması gereken en önemli kontrol nedir?
- A) Kod uzun olduğu için doğru varsaymak
- B) Hata vermeden çalışmasını tek başına yeterli görmek
- C) Küçük, sonucu bilinen test verisiyle çalıştırıp CRS ve mertebeyi doğrulamak ✔
- D) Değişken isimleri güzel diye onaylamak
Aciklama: Üretilen kod küçük ve sonucu bilinen bir test verisiyle çalıştırılıp beklenen çıktı ve mertebe kontrol edilmelidir. Özellikle CRS (koordinat sistemi) tanımının doğru atanıp atanmadığı kritik hatadır; yanlış CRS sessizce metrelerce kayma üretir. Kodun 'çalışması' doğru olduğu anlamına gelmez.
12. Konum verisi ve kişisel bilgi içeren bir kadastro/adres veri setini AI'a verirken doğru yaklaşım nedir?
- A) Tüm gerçek malik ve kimlik bilgilerini olduğu gibi göndermek
- B) Faydalı olacağı için gizliliği göz ardı etmek
- C) Veriyi herkese açık bir foruma yapıştırmak
- D) Kişisel veriyi anonimleştirmek veya temsili değerlerle/onaylı ortamda çalışmak ✔
Aciklama: Kişisel veri (malik adı, TC kimlik, hassas konum) içeren veriler kurumsal politika ve mevzuata aykırı biçimde harici bir modele gönderilmemelidir. Veri anonimleştirilmeli, örnek/temsili değerlerle çalışılmalı veya onaylı/kurum içi bir ortam kullanılmalıdır. 'Nasılsa faydalı' gerekçesi gizlilik yükümlülüğünü ortadan kaldırmaz.
13. Bir arazi örtüsü sınıflandırmasında NDVI indeksinin temel kullanım amacı nedir?
- A) Yakın kızılötesi ve kırmızı bantlardan bitki örtüsü canlılığını/yoğunluğunu ölçmek ✔
- B) Arazinin yüksekliğini metre cinsinden ölçmek
- C) Parsel malikini belirlemek
- D) Koordinat sistemini dönüştürmek
Aciklama: NDVI (Normalize Edilmiş Fark Bitki Örtüsü İndeksi), kızılötesi ve kırmızı bantların farkını kullanarak yeşil bitki örtüsünün canlılığını/yoğunluğunu ölçer. Bitki örtüsü, su ve çıplak zemini ayırmada güçlü bir belirteçtir. Tek başına yükseklik ölçmez veya mülkiyet belirlemez.
14. Güvenlik-kritik bir aplikasyon veya kadastro işinde AI çıktısının rolü için en doğru ifade hangisidir?
- A) AI çıktısı yeterince akıcıysa mühendis onayına gerek kalmaz
- B) AI hızlandırıcı bir araçtır; yetkin mühendis onayının ve sorumluluğunun yerine geçmez ✔
- C) Sorumluluk modeli üreten firmaya geçer
- D) En pahalı model kullanıldığında onay gerekmez
Aciklama: Mühendislik ve harita üretiminde güvenlik ve hukuki sonuç doğuran işlerde AI çıktısı, yetkin uzmanın kontrolü ve onayının yerine geçmez; yalnızca hızlandırıcı ve taslak üretici bir araçtır. Nihai sorumluluk ve imza yetkili mühendiste kalır.