[Aior]

Drone ile haritalama, iyi planlandığında birkaç saatlik saha çalışmasıyla santimetre düzeyinde doğrulukla ortofoto, yükseklik modeli ve nokta bulutu üretir; kötü planlandığında ise güzel görünen ama üzerinden ölçü alınamayan bir mozaik bırakır. Farkın büyük kısmı kalkıştan önce belirlenir. Bu rehberde inşaat, maden, tarım ve harita mühendisleri için GSD hesabını, bindirme ve uçuş planını, yer kontrol noktası (YKN/GCP), RTK ve PPK ile doğruluk stratejisini, işleme adımlarını ve Türkiye'ye özgü koordinat ve izin konularını ele alıyoruz.

Fotogrametri nedir, drone ile hangi ürünler elde edilir?​

Fotogrametri, bindirmeli fotoğraflardan ölçü üretme yöntemidir. Yazılım karelerdeki ortak noktaları (bağlama noktaları, tie points) bulur, ışın demeti dengelemesiyle (bundle adjustment) her karenin konum ve yönünü (dış yöneltme) ve kameranın iç parametrelerini (iç yöneltme) kestirir, ardından yoğun eşleme ile milyonlarca 3B nokta üretir. Tipik ürünler:

• Ortofoto / ortomozaik (orthomosaic): Perspektif ve arazi kaynaklı kaymaları giderilmiş, her pikseli doğru konumda duran görüntü; CAD/CBS altlığı, uzunluk ve alan ölçümü için.
• SYM (Sayısal Yüzey Modeli, DSM): Bina, ağaç ve araçlar dahil en üst yüzeyin yüksekliği.
• SAM (Sayısal Arazi Modeli, DTM): Nesneler filtrelendikten sonra kalan çıplak zemin.
• Nokta bulutu (point cloud): LAS/LAZ biçiminde renkli noktalar; kesit, eş yükselti eğrisi ve sınıflandırma için.
• 3B model (mesh): Cephe, yapı ve tarihi eser belgelemesi için dokulu üçgen ağ.

Fotogrametri yalnızca kameranın gördüğünü ölçer: sık bitki örtüsünün altındaki zemin, enerji hatları gibi ince nesneler, dokusuz ya da yansıtıcı yüzeyler (durgun su, taze kar, cam) ve yetersiz ışık bu yöntemin zayıf noktalarıdır. Aktif bir sensör olan LiDAR'da lazer darbelerinin bir kısmı yaprak aralarından zemine ulaşır; çoklu yansıma (multiple returns) sayesinde ağaç altında da zemin noktası elde edilir, teller nokta bulutunda görünür. Buna karşılık LiDAR daha pahalıdır ve iyi bir GNSS/IMU yörünge çözümü ister. Açık arazi, şantiye, taş ocağı ve stok sahalarında fotogrametri çoğu zaman yeterli ve ekonomiktir; orman altı topoğrafya ve enerji hattı koridorlarında LiDAR'ı değerlendirin.

GSD hesaplama: formül ve çözümlü örnek​

Yer örnekleme aralığı (GSD, Ground Sample Distance), bir pikselin zeminde kapladığı mesafedir ve ürünlerin ayırt edebileceği en küçük ayrıntıyı belirler:

GSD (cm/px) = sensör genişliği (mm) × uçuş yüksekliği (m) × 100 / (odak uzaklığı (mm) × görüntü genişliği (px))

Örnek varsayımlar: 1 inç sınıfı sensör, 13,2 mm sensör genişliği, 8,8 mm gerçek odak uzaklığı, 5472 × 3648 piksel (20 MP) görüntü. 100 m'de (13,2 × 100 × 100) / (8,8 × 5472) ≈ 2,74 cm/px bulunur; bir karenin zemindeki izi (footprint) yaklaşık 150 × 100 m'dir.

En sık hata, katalogdaki 35 mm eşdeğer odak uzaklığını (bu kamerada 24 mm) kullanmaktır: sonuç yaklaşık 1,0 cm/px çıkar, gerçeğin kabaca üçte biri. EXIF'teki FocalLength alanı gerçek değeri verir; eşdeğer değer ayrı bir alandadır (exiftool'da FocalLengthIn35mmFormat). Kendi kameranızın değerlerini herhangi bir fotoğraftan okuyun, sensör genişliğini ise üreticinin teknik özelliklerinden alın:

exiftool -Model -FocalLength -FocalLengthIn35mmFormat -ImageWidth -ImageHeight DJI_0001.JPG

GSD yükseklikle doğrusal değiştiği için bu kamerada 2 cm/px için yaklaşık 73 m gerekir.

Yükseklik (AGL)	GSD	Zemin izi	Kaba doğruluk beklentisi (yatay / düşey)
40 m	1,10 cm/px	60 × 40 m	1,1–2,2 cm / 1,1–3,3 cm
60 m	1,64 cm/px	90 × 60 m	1,6–3,3 cm / 1,6–4,9 cm
80 m	2,19 cm/px	120 × 80 m	2,2–4,4 cm / 2,2–6,6 cm
100 m	2,74 cm/px	150 × 100 m	2,7–5,5 cm / 2,7–8,2 cm
120 m	3,29 cm/px	180 × 120 m	3,3–6,6 cm / 3,3–9,9 cm

Son sütun, Pix4D'nin doğru biçimde yeniden oluşturulmuş (correctly reconstructed) projelerin mutlak doğruluğu için verdiği kaba kuraldan (yatayda 1–2 GSD, düşeyde 1–3 GSD) türetilmiştir. Bu kural, YKN ya da RTK/PPK ile düzgün georeferanslanmış bir proje varsayar; garanti değil, planlama için bir başlangıç noktasıdır. YKN ölçülerinin belirsizliği de alt sınır koyar: YKN'ler birkaç santimetre belirsizlikle ölçüldüyse 1 cm GSD, 1 cm doğruluk getirmez. Tablodaki yükseklikler yalnızca hesabı göstermek içindir: Türkiye'de P0 ve P1 lisanslarında uçuş zarfı en fazla 120 m'dir ve bölgenin tavanı daha düşük olabilir (izinler bölümüne bakın).

Uçuş planlama: bindirme, desen, hız ve ışık​

Bindirme (overlap) için başlangıç değerleri​

İleri ya da boyuna bindirme (front overlap) aynı hattaki ardışık kareler arasındaki, yan ya da enine bindirme (side overlap) ise komşu hatlardaki kareler arasındaki ortak alandır. Yazılım üreticilerinin belgelerindeki başlangıç değerleri:

Alan tipi	İleri	Yan	Kaynak ve not
Genel arazi, şantiye	%75–80	%60	Pix4D 75/60, Agisoft 80/60
Orman, sık bitki örtüsü	%85–90	%80–85	Pix4D 85/85, Agisoft 90/80; daha yüksekten uçun
Düz tarım arazisi	%80	%80	Pix4D
Kar, kum	%85	%70	Pix4D; kontrastı koruyan pozlama
Koridor (çift hat)	%85	%60	Pix4D; yol, kanal, boru hattı
Su yüzeyi	—	—	Her karede kara ya da sabit nesne olmalı

Yüzdeyi mesafeye çevirin: çekim aralığı = uçuş yönündeki iz × (1 − ileri bindirme), hat aralığı = hatlara dik iz × (1 − yan bindirme). Görüntünün uzun kenarı uçuş yönüne dik olduğunda 100 m yükseklik, %75 ileri ve %65 yan bindirme 25 m çekim aralığı ve 52,5 m hat aralığı verir; 10 m/s hızda her 2,5 saniyede bir kare gerekir. Aşağıdaki betik bu hesapları bulanıklıkla birlikte yapar (kare piksel varsayımıyla):

# Örnek kamera; odak uzaklığı gerçek değer (35 mm eşdeğeri değil)
sensor_w_mm, focal_mm, img_w_px, img_h_px = 13.2, 8.8, 5472, 3648
alt_m, front, side = 100.0, 0.75, 0.65      # AGL yükseklik, ileri/yan bindirme
speed_ms, shutter_s = 10.0, 1 / 1000

gsd_cm = sensor_w_mm * alt_m * 100 / (focal_mm * img_w_px)
photo_m = gsd_cm * img_h_px / 100 * (1 - front)   # çekim aralığı
line_m = gsd_cm * img_w_px / 100 * (1 - side)     # hat aralığı
blur_px = speed_ms * shutter_s * 100 / gsd_cm
print(f"GSD {gsd_cm:.2f} cm/px | çekim {photo_m:.1f} m ({photo_m / speed_ms:.1f} s) | hat {line_m:.1f} m | bulanıklık {blur_px:.2f} px")

Engebeli arazi ve arazi takibi​

Uygulamaların çoğu yüksekliği kalkış noktasına göre tutar. 100 m'de uçarken 40 m'lik bir tepenin üzerinde zemine mesafe 60 m'ye iner, iz 90 × 60 m'ye küçülür ama çekim ve hat aralığı aynı kalır. İleri bindirme %75'ten yaklaşık %58'e, yan bindirme %65'ten yaklaşık %42'ye düşer; tepe üzerinde eşleme zayıflar, modelde boşluklar kalabilir ve GSD saha boyunca değişir. Güvenilir bir yükseklik modeliyle arazi takibi (terrain follow) kullanın, sahayı yükseklik bantlarına göre bloklara ayırın ya da bindirmeyi en yüksek noktaya göre hesaplayın. Arazi takibinde direk, ağaç ve vinçlere olan mesafeyi ayrıca kontrol edin.

Desen seçimi: grid, çift grid, eğik çekim​

• Tek grid: Düz ve orta eğimli alanlarda ortofoto ve SYM için yeterli.
• Çift grid (çapraz hatlar): Şev, ocak aynası ve yapılaşmanın yoğun olduğu alanlarda geometriyi güçlendirir; Agisoft da çapraz rotaları önerir.
• Eğik (oblique) çekim: Cephe ve yapı yan yüzleri için kamerayı nadirden eğin. Pix4D'ye göre her göreve uyan tek bir açı yoktur; açıyı, karenin büyük kısmını modellenecek nesne dolduracak şekilde ayarlayın.
• Yörünge (orbit): Tek bina veya kulede her 5–10 derecede bir kare alın, turu farklı yüksekliklerde tekrarlayın.

Hız, enstantane ve deklanşör tipi​

Hareket bulanıklığı (piksel) = hız (m/s) × pozlama süresi (s) × 100 / GSD (cm). 100 m'de 10 m/s ve 1/1000 s ile bulanıklık yaklaşık 0,36 pikseldir; aynı ayarlarla 40 m'de (1,10 cm GSD) 0,91 piksele çıkar. Hızı 5 m/s'ye düşürmek ya da 1/2000 s kullanmak değeri yaklaşık 0,46 piksele indirir. Bulanıklığı bir pikselin belirgin biçimde altında, tercihen yarım piksel civarında tutun. ISO'yu düşük tutun, odağı sonsuzda sabitleyin, kameradaki görüntü sabitlemeyi kapatın ve fotoğrafları işlemeden önce kırpmayın, döndürmeyin, yeniden boyutlandırmayın.

Birçok haritalama kamerasındaki mekanik yaprak deklanşör ve global shutter sensörler karenin tamamını aynı anda pozlar. Rolling shutter'da satırlar sırayla okunur; drone hareket ettiği için her satır farklı bir konumdan çekilir ve geometri bozulur. Böyle kameralarda yavaş uçun, durup çekme (hover and capture) modunu kullanın ya da yazılımdaki düzeltmeyi açın (Metashape'te kamera kalibrasyonu penceresindeki rolling shutter telafisi, ODM'de --rolling-shutter). Deklanşör tipinin neden sonradan değiştirilemeyen bir karar olduğunu endüstriyel kamera seçimi yazımızda anlattık.

Işık ve rüzgâr​

Gölgelerin yönü ve boyu gün içinde değiştiği için aynı alanı sabahtan akşama uçmak eşlemeyi zorlaştırır. Parlak yüzeylerde kapalı hava, kısa gölge için öğle saatleri avantajlıdır; hızlı geçen bulutlar ortofotoda yamalı ton bırakır. Rüzgâr yer hızını ve bindirmeyi bozar, bataryayı tüketir ve ağaç tepelerini oynatır; üreticinin rüzgâr sınırlarını aşmayın.

Doğruluk stratejisi: YKN, denetim noktası, RTK ve PPK​

Bağıl (relative) doğruluk model içindeki şekil ve ölçülerin doğruluğudur; tek seferlik hacim ya da uzunluk ölçümüne çoğu zaman yeter. Mutlak (absolute) doğruluk koordinatların referans sistemde doğru yerde olmasıdır; aplikasyon, projeyle çakıştırma, mülkiyet sınırları ve farklı tarihli ölçümleri karşılaştırmak bunu gerektirir. Standart GNSS'li bir drone'da mutlak hata metre mertebesindedir, yükseklikte genellikle daha büyüktür.

Yer kontrol noktaları: sayı, dağılım, hedef​

• Sayı: Pix4D en az 3 YKN ister, 5–10 önerir; karmaşık topoğrafyada fazlası fayda sağlar. Agisoft en yüksek kalite için eşit yayılmış en az 10 nokta, OpenDroneMap belgeleri ise çoğu iş için 5, büyük projeler için 8–10 nokta önerir.
• Dağılım: Köşeler, kenarlar ve mutlaka alanın ortası; yüksek ve alçak kotlar. Noktaları tek hatta dizmeyin, tam sınıra değil biraz içeri koyun (ODM bindirmeye göre 10–30 m öneriyor) ve her birinin birden fazla karede görünmesini sağlayın (Pix4D ve ODM en az 5 kare önerir).
• Hedef: Mat, yüksek kontrastlı (siyah-beyaz dama), düz ve sabitlenmiş olmalı. 2,74 cm GSD'de 50 cm'lik hedef yaklaşık 18 piksel görünür; merkezi net işaretlenebilmelidir. Tekrarlı ölçümlerde beton ya da asfalta boyanan kalıcı işaretler işi kolaylaştırır.
• Ölçü: GNSS gezici alıcıyla (rover) ağ RTK ya da kendi baz istasyonunuzla ölçün. Sabit (fixed) çözüm olmadan kayıt almayın; anten yüksekliğini, koordinat ve yükseklik sistemini not edin, her hedefi fotoğraflayın, varsa bilinen bir noktada kontrol ölçüsü yapın.

Denetim noktaları ve RMSE​

YKN'ler dengelemeye girdiği için üzerlerindeki küçük artıklar (residuals) doğruluğu kanıtlamaz. Bağımsız denetim noktaları (check points, bağımsız kontrol noktası) ise dengelemeye katılmaz; yalnızca modelden okunan koordinatları arazi ölçüsüyle karşılaştırmak için kullanılır. Ölçüt genellikle karesel ortalama hatadır (RMSE):

RMSE_z = √( Σ (Z_model − Z_arazi)² / n )

Beş denetim noktasında farklar +2,1, −3,4, +1,2, +4,5 ve −1,8 cm ise RMSE_z ≈ 2,9 cm, ortalama +0,5 cm'dir; 2,74 cm GSD için iyi bir sonuç. Farklar +3,1, +2,4, +4,0, +2,7 ve +3,5 cm olsaydı RMSE (≈3,2 cm) benzer görünürdü ama ortalama +3,1 cm olurdu: hata sistematiktir ve genellikle yanlış geoit, anten yüksekliği ya da baz koordinatına işaret eder. Sözleşme ASPRS Konumsal Doğruluk Standartları'nın 2. baskısına (2023) dayanıyorsa resmi doğruluk değerlendirmesi en az 30 denetim noktası ister; küçük işlerde bile iyi dağılmış birkaç nokta, hiç olmamasından çok daha iyidir.

RTK, PPK ve yalnız YKN karşılaştırması​

Ölçüt	Yalnız YKN	RTK	PPK
Konum kaynağı	Arazide ölçülen hedefler	Uçuşta baz/NTRIP düzeltmesi	Uçuş sonrası baz ve drone GNSS kayıtları
Bağlantı	Gerekmez	Kesintisiz telsiz ya da mobil veri	Uçuşta gerekmez
Arazi yükü	En fazla (5–10+ hedef)	Az YKN + denetim noktası	Az YKN + denetim noktası + baz kaydı
Ofis yükü	Hedef işaretleme	En az	Ek GNSS işleme
Başlıca risk	Kötü dağılım, ölçü hatası	Bağlantı kopması, hatalı baz koordinatı	Eksik baz verisi, zaman eşleme
Uygun durum	Her drone, küçük sahalar	Kapsaması iyi, tekrarlı işler	Kırsal sahalar, uzun koridorlar

RTK ve PPK, her çekim anının hassas zaman damgasıyla kaydedilmesine dayanır; bu yüzden ancak çekim anlarını kaydeden RTK/PPK modüllü drone'larda anlam kazanır. PPK'da baz verisi kendi alıcınızdan ya da sabit istasyonların RINEX kayıtlarından gelir; TUSAGA-Aktif 1 ve 30 saniye aralıklı RINEX verisini ücret karşılığında sunar. Baz alıcısını bilinen bir nokta yerine kendi bulduğu yaklaşık (otonom) konumla kurmak bütün modeli metre mertebesinde kaydırabilir. RTK/PPK, YKN sayısını azaltır ama bağımsız arazi kontrolünü gereksiz kılmaz: denetim noktalarını, mümkünse birkaç YKN'yi koruyun.

Yalnız nadir kareler ve paralel hatlarla uçulan, kontrolü zayıf projelerde objektif distorsiyonunun yanlış kestirilmesi modelin ortasında kubbe ya da çanak biçiminde sistematik bir deformasyon (doming) yaratabilir. Eğik kareler, çapraz hatlar ve sahanın ortasına konan YKN veya denetim noktaları bu riski azaltır.

Türkiye'de datum, projeksiyon ve yükseklik​

• Datum: Büyük ölçekli çalışmalarda ITRF96 tabanlı TUREF kullanılır, referans epoğu 2005.0'dır. Yer kabuğu hareketleri koordinatları yılda santimetre mertebesinde değiştirebildiği için ölçü epoğundan referans epoğuna dönüşüm önemlidir.
• Projeksiyon: 3 derecelik Transversal Merkatör (TM) dilimleri; orta meridyenler 27, 30, 33 … 45 derece, ölçek faktörü 1, sağa değer ötelemesi 500.000 m. EPSG kodları: TUREF / TM27 = 5253, TM30 = 5254, TM33 = 5255. Bursa merkezi (yaklaşık 29° D) TM30'dadır, batıdaki bazı ilçeler TM27'ye girer; sahanın boylamını kontrol edin.
• Ağ RTK: Tapu ve Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM) ile Harita Genel Müdürlüğü'nün (HGM) ortak işlettiği TUSAGA-Aktif (CORS-TR) ağı RTK düzeltmelerini NTRIP ile yayımlar. Sistemin SSS sayfasına göre ağ RTK düzeltmeleri GRS80 elipsoidi, ITRF96 datumu ve 2005.00 referans epoğundadır; 1998.00 ya da 2000.45 epoğunda üretilmiş eski noktalar 2005.00'e ötelenerek kullanılır. Abonelik koşullarını ve ücretleri güncel sayfadan kontrol edin.
• Yükseklik: GNSS elipsoidal yükseklik (h) verir, projeler ise çoğunlukla ortometrik yükseklik (H) ister: yaklaşık H ≈ h − N, N geoit ondülasyonudur. TUSAGA-Aktif SSS'sine göre N, Büyük Ölçekli Harita ve Harita Bilgileri Üretim Yönetmeliği'nde (BÖHHBÜY) tanımlanan yöntemlerle, yani yerel geoit belirlenerek ya da ülke geoit modeli iyileştirilerek bulunmalıdır; ağın yayımladığı N değeri yalnızca test amaçlıdır. Kullanılacak geoit modelini işin teknik şartnamesinden teyit edin, rover'ın hangi yüksekliği verdiğini ve yazılımda aynı modelin seçildiğini kontrol edin.

Eski paftalardaki ED50 verisini TUREF/ITRF96 ile karıştırmayın. HGM'nin sitesinde ED50–TUREF dönüşümüne ilişkin açıklamalar bulunur; resmi işlerde dönüşümü ilgili kurumun öngördüğü yöntemle yapın.

İşleme iş akışı: içe aktarmadan RMSE raporuna​

Sık kullanılan seçenekler (sıralama tercih belirtmez):

• Pix4D (PIX4Dmapper, PIX4Dmatic): Ticari; ayrıntılı kalite raporu, YKN ve denetim noktası yönetimi.
• Agisoft Metashape: YKN ile coğrafi konumlandırma, ortomozaik ve SYM/SAM üretimi Professional sürümdedir.
• DJI Terra: DJI ekosistemi için; DJI LiDAR verisini de işler.
• WebODM / OpenDroneMap: Açık kaynak (AGPL-3.0), Docker ile kendi sunucunuzda çalışır.
• QGIS ve CloudCompare: Hacim, kesit, yükseklik farkı ve nokta bulutu analizi için açık kaynak araçlar.

1. Veri kontrolü: bulanık ve hatalı pozlanmış kareleri ayıklayın, konum etiketlerini ve PPK koordinatlarını doğrulayın.
2. Fotoğraf konumları, YKN'ler ve çıktılar için koordinat sistemini ve geoidi tanımlayın.
3. Hizalama: bağlama noktaları, kamera konumları ve öz kalibrasyon (self-calibration).
4. Her YKN'yi birden fazla karede işaretleyin, bir kısmını denetim noktası olarak ayırın.
5. Optimizasyon: artıkları inceleyin, hatalı ölçüleri düzeltin ya da çıkarın.
6. Yoğun nokta bulutu, SYM/SAM ve ortomozaik üretin.
7. Kalite raporunu okuyun: denetim noktası RMSE'si, bindirme haritası, kamera kalibrasyonu.
8. Dışa aktarın: GeoTIFF (ortofoto, SYM/SAM), LAS/LAZ (nokta bulutu), OBJ (mesh).

OpenDroneMap için örnek komut (fotoğraflar /home/kullanici/projeler/santiye/images klasöründe):

docker run -ti --rm -v /home/kullanici/projeler:/datasets opendronemap/odm --project-path /datasets santiye --dsm --dtm --orthophoto-resolution 3 --dem-resolution 3

OpenDroneMap'te YKN'ler proje klasörünün kökündeki gcp_list.txt dosyasıyla verilir: ilk satır koordinat sistemidir (ör. EPSG:5254), sonraki her satırda doğu, kuzey, yükseklik, görüntüdeki piksel konumu (x, y), dosya adı ve isteğe bağlı nokta adı bulunur. Sıra önce doğu (Türk listelerindeki Y), sonra kuzey (X) şeklindedir; her YKN, göründüğü her kare için ayrı bir satırla girilir. Örnek (koordinatlar örnek amaçlıdır):

EPSG:5254
420150.32 4450210.75 105.42 2412 1630 DJI_0123.JPG YKN1
420150.32 4450210.75 105.42 3105 1544 DJI_0124.JPG YKN1

Bellek ihtiyacı ve süre, fotoğraf sayısı ve kalite ayarıyla hızla büyür. Metashape derinlik haritalarında desteklenen GPU'lardan yararlanır, büyük projelerde VRAM ve sistem belleği belirleyici olur; hızlı bir NVMe SSD de fark yaratır. Satın almadan önce üreticilerin güncel sistem gereksinimlerine bakın.

Yazılım, kameranın iç parametrelerini (odak uzaklığı, asal nokta, distorsiyon) dengeleme sırasında kestirir. Zoom objektifte odak uzaklığını çekim boyunca sabit tutun, farklı kameraları ayrı kalibrasyon gruplarında işleyin. Darbe, sıcaklık ve objektif yuvasındaki boşluk bu parametreleri kaydırabilir; bunun maliyetini alt piksel sapma ve kamera kalibrasyonu konusunda endüstriyel görüntü işleme açısından ele aldık.

Sık yapılan hatalar​

• Batarya ya da süre için bindirmeyi düşürmek: boşluklar işlemede kapanmaz, tekrar uçuş gerekir.
• Su, cam çatı, güneş paneli, kar ve kum üzerinde standart planla uçmak.
• YKN'yi TM30'da ölçüp çıktıyı başka dilimde ya da WGS84'te üretmek; elipsoidal ve ortometrik yüksekliği karıştırmak.
• Türkiye'deki koordinat listelerinde Y sağa değeri (doğu), X yukarı değeri (kuzey) gösterir; içe aktarırken sütunlar yer değiştirirse YKN'ler sahanın binlerce kilometre dışına düşer.
• Denetim noktası olmadan, yalnız YKN artıklarıyla doğruluk beyan etmek.
• Rolling shutter kamerayla alçaktan ve hızlı uçmak; GSD hesabında 35 mm eşdeğer odak uzaklığını kullanmak.
• YKN'leri yalnız köşelere ya da tek bir hatta koymak.
• Eğimli arazide kalkışa göre sabit yükseklikte uçup tepedeki bindirme kaybını gözden kaçırmak.

Kullanım senaryoları​

Stok hacmi: Hacim, SYM ile bir taban yüzeyi arasındaki farktır. Taban; yığın eteğine oturtulan bir düzlem, sabit bir kot ya da önceki ölçümün yüzeyi olabilir ve seçim sonucu doğrudan değiştirir. Düşey hatanın etkisi büyüktür: 2.500 m² tabanda 2 cm'lik sistematik kayma 50 m³ demektir. Tonaj için malzeme yoğunluğu ayrıca gerekir.

İnşaat ilerlemesi: Aynı plan, aynı YKN'ler ve aynı koordinat sistemiyle periyodik uçun. İki SYM'nin farkı kazı ve dolgu miktarını, proje modeliyle (BIM/CAD) çakıştırma sapmaları gösterir. Hakediş gibi resmi süreçlerde yöntemin taraflarca kabul edildiğinden emin olun.

Cephe incelemesi: Cepheye paralel, kamerası cepheye bakan hatlarla birkaç yükseklikte uçun; GSD formülünde yükseklik yerine cepheye uzaklığı kullanın. Cephe işlerinin iş modeli için drone ile cephe ve çatı temizliği fizibilitesi konusuna da bakabilirsiniz.

Tarım: Multispektral kameralarla NDVI = (NIR − Kırmızı) / (NIR + Kırmızı) gibi indeksler hesaplanır (NIR: yakın kızılötesi). Radyometrik kalibrasyon paneli ve güneş ışığı sensörü kullanın, uçuşları benzer saatlerde yapın, tekdüze ekili alanlarda bindirmeyi artırın.

İzinler ve kişisel veriler​

SHGM'nin yeni İnsansız Hava Aracı Sistemleri Talimatı (SHT-İHA) 30 Temmuz 2026'da yayımlanarak yürürlüğe girdi ve 2016 tarihli talimatın yerini aldı. Uçuş yetkisi artık aracın ağırlığına değil, pilot lisans seviyesine (P0 amatör, P1 ticari, P2 ileri seviye) ve uçulacak yerin İHATTYS haritasındaki bölge durumuna bağlı. Haritalama açısından öne çıkan maddeler:

• Lisans: Müşteri için yapılan haritalama ticari operasyondur; görüş hattında (VLOS) en az P1 lisansı gerekir (Madde 6). P0 ve P1'de uçuş zarfı en fazla 120 m yükseklik ve 3.000 m görüş mesafesi ya da yatay uzaklıkla sınırlıdır; bölgenin tavanı daha düşükse o geçerlidir (Madde 12 ve 15).
• Otomatik görevler: Talimat, pilotun anlık müdahalesi olmadan önceden programlanmış sistemlerle yapılan uçuşları otonom operasyon sayar; bunlar yalnızca P2 lisansıyla ve SHGM'den alınan operasyonel yetkilendirmeyle yapılabilir (Madde 4 ve 7). Pilotun izlediği ve gerektiğinde kumandayı devraldığı grid görevlerinin bu kapsama girip girmediğini işe başlamadan SHGM'ye teyit ettirin.
• Bölgeler: Yeşil bölgelerde, belirlenen irtifa ve koşullar içinde ayrıca operasyonel izin gerekmez. Yeşil dışındaki her yer kısıtlanmış bölge sayılır ve izne tabidir; kırmızı bölgede izin, sahayı kapatan kurumun uygunluğuna bağlıdır (Madde 12). Havalimanı, askeri alan ve kritik tesis çevrelerinde haritadaki durumu özellikle kontrol edin.
• Geçiş: Mevcut araç, belge ve lisansların yeni düzene uyarlanması için son tarih 31 Temmuz 2027.

Kayıt, sigorta ve izin adımlarını her işten önce shgm.gov.tr'deki güncel metinden doğrulayın. Kadastro ve imar gibi resmi amaçlı haritalar genellikle yetkili harita mühendislerince ya da lisanslı bürolarca, BÖHHBÜY'e ve kurumun teknik şartlarına göre üretilmelidir; işe başlamadan kurumla teyit edin.

Ortofotoda ya da 3B modelde kişiler yüzlerinden, araç plakalarından ya da ev ve bahçe gibi özel alanlarından tanınabiliyorsa 6698 sayılı Kişisel Verilerin Korunması Kanunu (KVKK) kapsamında kişisel veri işliyorsunuz demektir. Uçuşu kalabalığın az olduğu saatlere planlayın, gereğinden geniş alan çekmeyin, paylaşılan çıktılarda yüz ve plakaları bulanıklaştırın, erişim yetkilerini ve saklama süresini tanımlayın. Ayrıntılarda kvkk.gov.tr ve hukuk danışmanınız esas alınmalıdır.

Sık sorulan sorular​

2 cm GSD için kaç metreden uçmalıyım?
Yükseklik = GSD × odak uzaklığı × görüntü genişliği / (sensör genişliği × 100). Örnek kamerada 2 × 8,8 × 5472 / (13,2 × 100) ≈ 73 m. Kendi kameranızın gerçek değerlerini kullanın.

RTK'lı drone ile YKN'ye gerek kalır mı?
Sayısı azalır ama denetim noktaları şarttır; geoit, baz koordinatı ve datum hatalarını ancak bağımsız arazi ölçüsü ortaya çıkarır.

RTK mı, PPK mı?
Mobil kapsama iyi ve iş tekrarlıysa RTK pratiktir; bağlantının koptuğu kırsal sahalarda ve uzun koridorlarda PPK daha güvenlidir. İkisinde de baz koordinatının doğruluğu belirleyicidir.

Ucuz bir drone ile haritalama yapılır mı?
Görsel kontrol ve bağıl ölçü için evet. Başlıca kısıtlar rolling shutter, sınırlı uçuş planlama uygulaması desteği ve metre mertebesindeki mutlak hatadır; mutlak doğruluk için YKN gerekir.

Hacim hesabı ne kadar güvenilir?
Sonucu düşey doğruluk, taban yüzeyi ve yığın kenarının tanımı belirler. Her ölçümde aynı yöntemi tekrarlamak, farklı yöntemlerle yapılmış tekil ölçümlerden daha tutarlı sonuç verir.

Drone ile haritalama için hangi SHGM lisansı gerekir?
Müşteri için görüş hattında yapılan haritalama ticari operasyondur ve en az P1 ister. Önceden programlanmış grid görevlerinin talimattaki otonom operasyon tanımına girip girmediğini (girerse P2 ve SHGM yetkilendirmesi gerekir) işe başlamadan SHGM'ye teyit ettirin.

Sonuç ve sonraki adımlar​

İyi bir haritalama projesi kalkıştan önce başlar: hedef doğruluğu belirleyin, GSD'yi ve yüksekliği buna göre hesaplayın, araziye uygun bindirmeyi seçin, YKN ve denetim noktalarını planlayın, koordinat sistemini ve geoidi baştan sabitleyin. İlk projede küçük bir sahanın verisini YKN'li ve YKN'siz işleyip denetim noktası RMSE'lerini karşılaştırmak, yöntemin sınırlarını en hızlı gösteren deneydir. Platform, faydalı yük ve veri akışını göreve göre seçerken destek gerekirse AIOR drone teknolojileri hizmetleri sayfasına göz atabilirsiniz.

A well-planned drone mapping job turns a few hours of fieldwork into a centimeter-level orthomosaic, elevation model and point cloud. A badly planned one produces a mosaic that looks fine but should never be measured from, and most of that difference is decided before takeoff. This guide, written for civil, construction, mining and agricultural engineers and surveyors, covers GSD calculation, overlap and flight patterns, an accuracy strategy built on GCPs, RTK or PPK, the processing workflow, and the coordinate system and permission questions specific to Türkiye.

What drone photogrammetry produces, and where it falls short​

Photogrammetry measures from overlapping photos. The software finds matching features (tie points), solves each image's position, orientation and camera model in a bundle adjustment, then runs dense matching to generate millions of 3D points. Typical deliverables:

• Orthomosaic: one image corrected for perspective and relief so every pixel sits at its true map position; a CAD/GIS base for measuring lengths and areas.
• DSM (digital surface model): the height of the top surface, including buildings, trees and vehicles.
• DTM (digital terrain model): bare ground once objects are filtered out.
• Point cloud: colored points in LAS/LAZ for sections, contours and classification.
• Mesh: a textured 3D model for facades, structures and heritage documentation.

A camera only measures what it sees: ground under dense canopy, thin objects such as power lines, textureless or reflective surfaces (still water, fresh snow, glass) and poor light are the weak spots. LiDAR is an active sensor; part of each pulse slips through gaps in the foliage, multiple returns deliver ground points under trees, and wires show up in the cloud. It costs more, though, and depends on a good GNSS/IMU trajectory. On open ground, construction sites, quarries and stockpile yards, photogrammetry is usually sufficient and economical; for terrain under forest and for power-line corridors, consider LiDAR.

How to calculate GSD, with a worked example​

Ground sample distance (GSD) is the ground distance covered by one pixel, and it limits the smallest detail your products can resolve:

GSD (cm/px) = sensor width (mm) × flight height (m) × 100 / (focal length (mm) × image width (px))

Assumptions for the example: a 1-inch-type sensor 13.2 mm wide, a real focal length of 8.8 mm and 5472 × 3648 px (20 MP) images. At 100 m: (13.2 × 100 × 100) / (8.8 × 5472) ≈ 2.74 cm/px, and each image covers roughly 150 × 100 m on the ground.

The classic mistake is using the 35 mm-equivalent focal length from the spec sheet (24 mm for this camera), which gives about 1.0 cm/px, roughly a third of the true value. EXIF FocalLength holds the real value; the equivalent sits in a separate tag (FocalLengthIn35mmFormat in exiftool). Read your own camera's values from any photo, and take the sensor width from the manufacturer's specifications:

exiftool -Model -FocalLength -FocalLengthIn35mmFormat -ImageWidth -ImageHeight DJI_0001.JPG

Because GSD scales linearly with height, this camera needs about 73 m for 2 cm/px.

Height (AGL)	GSD	Ground footprint	Rough accuracy expectation (horizontal / vertical)
40 m	1.10 cm/px	60 × 40 m	1.1–2.2 cm / 1.1–3.3 cm
60 m	1.64 cm/px	90 × 60 m	1.6–3.3 cm / 1.6–4.9 cm
80 m	2.19 cm/px	120 × 80 m	2.2–4.4 cm / 2.2–6.6 cm
100 m	2.74 cm/px	150 × 100 m	2.7–5.5 cm / 2.7–8.2 cm
120 m	3.29 cm/px	180 × 120 m	3.3–6.6 cm / 3.3–9.9 cm

The last column applies Pix4D's rule of thumb for the absolute accuracy of a correctly reconstructed project (1–2 × GSD horizontally, 1–3 × GSD vertically). It assumes proper georeferencing with GCPs or RTK/PPK, and it is a planning starting point, not a promise. Ground control sets a floor too: if the GCPs carry a few centimeters of survey uncertainty, 1 cm GSD will not deliver 1 cm accuracy. The heights here only illustrate the math: in Türkiye, P0 and P1 licenses cap the flight envelope at 120 m, and a zone's ceiling can be lower (see the permissions section).

Flight planning: overlap, patterns, speed and light​

Overlap starting points​

Front overlap is the area shared by consecutive images on a line; side overlap is the area shared between neighboring lines. Starting values from the software vendors' documentation:

Site type	Front	Side	Source and notes
General terrain, construction site	75–80%	60%	Pix4D 75/60, Agisoft 80/60
Forest, dense vegetation	85–90%	80–85%	Pix4D 85/85, Agisoft 90/80; fly higher
Flat farmland	80%	80%	Pix4D
Snow, sand	85%	70%	Pix4D; expose to keep contrast
Corridor (dual track)	85%	60%	Pix4D; roads, canals, pipelines
Water	—	—	Every image needs land or a fixed object

Convert the percentages into distances: photo spacing = along-track footprint × (1 − front overlap), and line spacing = across-track footprint × (1 − side overlap). With the long image side across the flight direction, 100 m height, 75% front and 65% side overlap give 25 m between photos and 52.5 m between lines; at 10 m/s that is one image every 2.5 seconds. This script does the math, motion blur included (square pixels assumed):

# Example camera; real focal length, not the 35 mm equivalent
sensor_w_mm, focal_mm, img_w_px, img_h_px = 13.2, 8.8, 5472, 3648
alt_m, front, side = 100.0, 0.75, 0.65      # AGL height, front/side overlap
speed_ms, shutter_s = 10.0, 1 / 1000

gsd_cm = sensor_w_mm * alt_m * 100 / (focal_mm * img_w_px)
photo_m = gsd_cm * img_h_px / 100 * (1 - front)   # photo spacing
line_m = gsd_cm * img_w_px / 100 * (1 - side)     # line spacing
blur_px = speed_ms * shutter_s * 100 / gsd_cm
print(f"GSD {gsd_cm:.2f} cm/px | photos {photo_m:.1f} m ({photo_m / speed_ms:.1f} s) | lines {line_m:.1f} m | blur {blur_px:.2f} px")

Sloped terrain and terrain follow​

Most apps hold height relative to the takeoff point. Fly at 100 m over a 40 m hill and the camera is only 60 m above the top: the footprint shrinks to 90 × 60 m while photo and line spacing stay fixed. Front overlap falls from 75% to about 58% and side overlap from 65% to about 42%, so matching weakens over the hill, the model may end up with holes, and GSD varies across the site. Use terrain follow with a reliable elevation model, split the site into elevation bands, or plan the overlap for the highest point. When terrain following, check clearance to masts, trees and cranes separately.

Choosing a pattern: grid, double grid, oblique​

• Single grid: enough for orthomosaics and DSMs over flat to moderately sloped ground.
• Double grid (crosshatch): stronger geometry on slopes, quarry faces and built-up areas; Agisoft also recommends cross routes.
• Oblique: tilt the camera off nadir for facades and building sides. Pix4D notes that no single pitch angle suits every mission; set it so the object you want to reconstruct fills most of the frame.
• Orbit: for a single building or tower, one image every 5–10 degrees, repeated at several heights.

Speed, shutter speed and shutter type​

Motion blur (px) = speed (m/s) × exposure time (s) × 100 / GSD (cm). At 100 m, 10 m/s and 1/1000 s, blur is about 0.36 px; the same settings at 40 m (1.10 cm GSD) give 0.91 px. Slowing to 5 m/s or shooting at 1/2000 s brings it back to about 0.46 px. Keep blur well below a pixel, ideally around half. Keep ISO low, lock focus at infinity, switch off in-camera stabilization, and never crop, rotate or resize images before processing.

The mechanical leaf shutters in many mapping cameras, like global-shutter sensors, expose the whole frame at once. A rolling shutter reads rows in sequence, so a moving drone records each row from a slightly different position and the geometry skews. With such cameras, fly slower, use hover-and-capture, or enable the software correction (rolling shutter compensation in Metashape's camera calibration dialog, --rolling-shutter in ODM). Our post on how we pick industrial cameras explains why shutter type is a choice you cannot undo later.

Light and wind​

Shadows change direction and length during the day, so flying one site from morning to evening makes matching harder. Overcast light helps on shiny surfaces, midday keeps shadows short, and passing clouds leave patchy tones in the orthomosaic. Wind upsets ground speed and overlap, drains batteries and moves tree crowns; stay within the manufacturer's wind limits.

Accuracy strategy: GCPs, check points, RTK and PPK​

Relative accuracy is how faithfully shapes and distances inside the model are kept; it is often enough for a one-off volume or length. Absolute accuracy is whether coordinates land in the right place in the reference frame; stakeout, overlaying design data, property boundaries and comparing surveys over time all need it. A drone on standard GNSS typically has meter-level absolute error, usually worse in height.

Ground control points: count, layout, targets​

• Count: Pix4D requires at least 3 GCPs and recommends 5–10, with more helping in complex terrain. Agisoft asks for at least 10 evenly spread points for the highest quality, and the OpenDroneMap docs call 5 enough for most jobs and 8–10 for larger ones.
• Layout: corners, edges and always the middle, on high and low ground. Don't line them up, keep them a little inside the boundary rather than on it (ODM suggests 10–30 m, depending on overlap), and make sure each one appears in several images (Pix4D and ODM recommend at least 5).
• Targets: matte, high-contrast (a black-and-white checker), flat and pinned down. At 2.74 cm GSD a 50 cm target spans about 18 pixels, and its center must be unambiguous. Painted marks on concrete or asphalt simplify repeat surveys.
• Survey: use a GNSS rover on network RTK or your own base. Store fixed solutions only, record the antenna height and the coordinate and height system, photograph each target, and check in on a known point if one exists.

Check points and RMSE​

GCPs are part of the adjustment, so small residuals on them prove nothing. Independent check points stay out of the adjustment and serve only to compare coordinates read from the model with field measurements, usually as a root mean square error (RMSE):

RMSE_z = √( Σ (Z_model − Z_field)² / n )

If five check points differ by +2.1, −3.4, +1.2, +4.5 and −1.8 cm, RMSE_z ≈ 2.9 cm with a mean of +0.5 cm, a good result at 2.74 cm GSD. With +3.1, +2.4, +4.0, +2.7 and +3.5 cm the RMSE (≈3.2 cm) looks similar, but the mean is +3.1 cm: the error is systematic and usually points to the wrong geoid, antenna height or base coordinate. If a contract relies on Edition 2 (2023) of the ASPRS Positional Accuracy Standards, a formal accuracy assessment needs at least 30 check points; on small jobs, a few well-spread ones still beat none.

RTK vs PPK vs GCP-only​

Criterion	GCP-only	RTK	PPK
Position source	Surveyed ground targets	Base/NTRIP corrections in flight	Base and drone GNSS logs after the flight
Link	Not needed	Continuous radio or mobile data	Not needed in flight
Field effort	Highest (5–10+ targets)	Few GCPs + check points	Few GCPs + check points + base log
Office effort	Marking targets	Lowest	Extra GNSS processing
Main risk	Poor layout, survey errors	Link dropouts, wrong base coordinate	Missing base data, time sync
Best fit	Any drone, small sites	Repeat jobs with good coverage	Rural sites, long corridors

Both RTK and PPK depend on the drone time-stamping each exposure precisely, so they only make sense on drones with an RTK/PPK module that logs those events. For PPK, base data comes from your own receiver or from reference-station RINEX files; TUSAGA-Aktif provides 1-second and 30-second RINEX data for a fee. Setting up the base on its own autonomous (standalone) position instead of a known point can shift the whole model by a meter or more. RTK or PPK reduces the number of GCPs but not the need for independent checks: keep check points, and ideally a few GCPs.

Nadir-only flights on parallel lines with weak control can suffer from doming, a systematic dome- or bowl-shaped deformation caused by mis-estimated lens distortion. Oblique images, cross lines and GCPs or check points in the middle of the site reduce the risk.

Datum, projection and heights in Türkiye​

• Datum: large-scale work uses TUREF, based on ITRF96 with a reference epoch of 2005.0. Crustal motion can move coordinates by centimeters per year, so the transformation from observation epoch to reference epoch matters.
• Projection: 3-degree Transverse Mercator (TM) zones with central meridians at 27, 30, 33 … 45°E, a scale factor of 1 and a false easting of 500,000 m. EPSG codes: TUREF / TM27 = 5253, TM30 = 5254, TM33 = 5255. Central Bursa (about 29°E) is in TM30, while some western districts fall in TM27, so check the site's longitude.
• Network RTK: TUSAGA-Aktif (CORS-TR), operated jointly by the General Directorate of Land Registry and Cadastre (TKGM) and the General Directorate of Mapping (HGM), broadcasts RTK corrections over NTRIP. Its FAQ states that network RTK corrections use the GRS80 ellipsoid, the ITRF96 datum and reference epoch 2005.00; older points produced at epochs 1998.00 or 2000.45 must be shifted to 2005.00 before use. Check subscription terms and fees on the current site.
• Heights: GNSS gives ellipsoidal heights (h), while most projects expect orthometric heights (H): approximately H ≈ h − N, where N is the geoid undulation. The TUSAGA-Aktif FAQ says N should be determined with the methods in BÖHHBÜY, Türkiye's large-scale mapping regulation (a local geoid, or a refinement of the national geoid model), and that the N values the network broadcasts are for testing only. Confirm the required geoid model in the job specification, check which height your rover outputs, and make sure the software uses the same model.

Don't mix legacy ED50 map data with TUREF/ITRF96. HGM's website explains the ED50–TUREF transformation; for official work, use the method the responsible institution prescribes.

Processing workflow: from import to the RMSE report​

Common options, in no particular order:

• Pix4D (PIX4Dmapper, PIX4Dmatic): commercial, with a detailed quality report and GCP and check point handling.
• Agisoft Metashape: GCP georeferencing, orthomosaics and DSM/DTM generation are Professional edition features.
• DJI Terra: built for the DJI ecosystem; it also processes DJI LiDAR data.
• WebODM / OpenDroneMap: open source (AGPL-3.0), runs on your own server with Docker.
• QGIS and CloudCompare: open source tools for volumes, profiles, elevation differences and point cloud analysis.

1. Check the data: drop blurred or badly exposed images; verify geotags and PPK positions.
2. Define coordinate systems for image positions, GCPs and outputs, plus the geoid.
3. Align: tie points, camera positions and self-calibration.
4. Mark each GCP in several images and set some aside as check points.
5. Optimize: review residuals and fix or drop bad measurements.
6. Build the dense point cloud, DSM/DTM and orthomosaic.
7. Read the quality report: check point RMSE, overlap map, camera calibration.
8. Export GeoTIFF (orthomosaic, DSM/DTM), LAS/LAZ (point cloud) and OBJ (mesh).

A sample OpenDroneMap run, with the photos in /home/user/projects/site/images:

docker run -ti --rm -v /home/user/projects:/datasets opendronemap/odm --project-path /datasets site --dsm --dtm --orthophoto-resolution 3 --dem-resolution 3

In OpenDroneMap, GCPs go into a gcp_list.txt at the root of the project folder: the first line names the coordinate system (for example EPSG:5254), and each following line holds easting, northing, height, the pixel position in the image (x, y), the file name and an optional point name. Easting comes first (the Y value in Turkish lists), then northing (X), and each GCP gets one line per image it appears in. An example with illustrative coordinates:

EPSG:5254
420150.32 4450210.75 105.42 2412 1630 DJI_0123.JPG GCP1
420150.32 4450210.75 105.42 3105 1544 DJI_0124.JPG GCP1

Memory and run time climb quickly with image count and quality settings. Metashape uses supported GPUs for depth maps, VRAM and system RAM become the limit on large projects, and a fast NVMe SSD helps; check the vendors' current system requirements before buying.

The software estimates the camera's interior parameters (focal length, principal point, distortion) during the adjustment. Keep the focal length fixed on zoom lenses and put different cameras in separate calibration groups. Knocks, temperature swings and play in the lens mount can shift these parameters; our thread on sub-pixel drift and camera recalibration shows what that costs in industrial vision.

Common mistakes​

• Cutting overlap to save batteries or time: processing cannot fill the gaps, only a re-flight can.
• Flying a standard plan over water, glass roofs, solar panels, snow or sand.
• Surveying GCPs in TM30 but producing outputs in another zone or in WGS84; mixing ellipsoidal and orthometric heights.
• Swapped columns: Turkish coordinate lists give Y as easting and X as northing, and a swap on import throws GCPs thousands of kilometers off the site.
• Claiming accuracy from GCP residuals without check points.
• Flying a rolling-shutter camera low and fast; using the 35 mm-equivalent focal length in the GSD formula.
• Placing GCPs only at the corners or along a single line.
• Holding a fixed height above takeoff on sloping ground and missing the overlap loss over hills.

Use cases​

Stockpile volume: volume is the difference between the DSM and a base surface, which can be a plane fitted to the toe of the pile, a fixed elevation or an earlier survey. The choice changes the answer directly. Vertical bias weighs heavily: a 2 cm systematic offset over a 2,500 m² footprint is 50 m³. Tonnage also needs a known material density.

Construction progress: fly repeatedly with the same plan, GCPs and coordinate system. The difference between two DSMs gives cut and fill, and overlaying the design model (BIM/CAD) reveals deviations. If the numbers support progress payments, make sure every party accepts the method.

Facade inspection: fly lines parallel to the facade with the camera facing it, at several heights, and use the distance to the facade instead of flight height in the GSD formula. For the business side, see our feasibility study on drone-based facade and roof cleaning.

Agriculture: multispectral cameras support indices such as NDVI = (NIR − Red) / (NIR + Red), where NIR is near infrared. Use a radiometric calibration panel and a sunlight sensor, fly at similar times of day, and raise overlap over uniform crops.

Permissions and personal data​

SHGM, Türkiye's civil aviation authority, published a new Unmanned Aircraft Systems Instruction (SHT-İHA) on 30 July 2026. It took effect on publication and replaced the 2016 rules: flight authority now depends on the pilot license level (P0 amateur, P1 commercial, P2 advanced) and on the zone status shown on the İHATTYS map, not on the aircraft's weight. The points that matter most for mapping:

• License: mapping for a client is a commercial operation and needs at least a P1 license within visual line of sight (Article 6). P0 and P1 flights are limited to 120 m height and 3,000 m visual or horizontal distance, and a lower zone ceiling takes precedence (Articles 12 and 15).
• Automated missions: the instruction treats flights carried out by pre-programmed systems without the pilot's instant intervention as autonomous operations, which are allowed only with a P2 license and operational authorization from SHGM (Articles 4 and 7). Before taking the job, ask SHGM whether a grid mission that you monitor and can take over falls under that definition.
• Zones: green zones need no separate operational permission within the published altitude and conditions. Everywhere else counts as restricted and needs a permit, and in red zones the permit depends on consent from the authority that closed the area (Article 12). Check the map with particular care near airports, military areas and critical facilities.
• Transition: existing drones, certificates and licenses must be brought into the new scheme by 31 July 2027.

Check registration, insurance and permit steps against the current text on shgm.gov.tr before each job. Maps for official use, such as cadastre or zoning, generally have to be produced by authorized survey engineers or licensed offices under BÖHHBÜY and the institution's specification; confirm with the institution first.

If people in the orthomosaic or 3D model can be identified by their faces, license plates or private spaces such as homes and gardens, you are processing personal data under Türkiye's Personal Data Protection Law No. 6698 (KVKK). Fly when fewer people are around, capture no more area than you need, blur faces and plates in shared outputs, and define who can access the data and how long it is kept. For details, rely on kvkk.gov.tr and your legal adviser.

FAQ​

What height do I need for 2 cm GSD?
Height = GSD × focal length × image width / (sensor width × 100). For the example camera, 2 × 8.8 × 5472 / (13.2 × 100) ≈ 73 m. Use your own camera's real values.

Do I still need GCPs with an RTK drone?
Fewer, but check points remain essential; only independent ground measurements expose geoid, base coordinate and datum errors.

RTK or PPK?
RTK is convenient for repeat jobs with good mobile coverage; PPK is safer on rural sites and long corridors where links drop. Either way, the base coordinate decides absolute accuracy.

Can I map with a cheap consumer drone?
For visual checks and relative measurements, yes. Rolling shutters, limited planning-app support and meter-level absolute error are the limits; absolute accuracy needs GCPs.

How reliable are stockpile volumes?
Vertical accuracy, the base surface and the definition of the pile edge drive the result. One method repeated every time gives more consistent numbers than one-off measurements made in different ways.

Which SHGM license do I need for drone mapping in Türkiye?
Mapping for a client within visual line of sight is a commercial operation and needs at least P1. Before the job, ask SHGM whether pre-programmed grid missions fall under the instruction's definition of autonomous operations, which would require P2 and SHGM authorization.

Conclusion and next steps​

Good mapping starts before takeoff: set the target accuracy, derive GSD and height from it, choose overlap for the terrain, plan GCPs and check points, and fix the coordinate system and geoid at the start. On your first project, process one small dataset with and without GCPs and compare the check point RMSE; nothing shows the method's limits faster. If you need help matching aircraft, payload and data workflow to a mission, the AIOR drone technologies services page describes how we scope such projects.