--- title: Google Earth Engine (GEE) slug: google-earth-engine-gee-41f8a url: /detay/google-earth-engine-gee-41f8a type: article language: Türkçe entity: primary: Google Earth Engine (GEE) type: article disambiguation: Google Earth Engine (GEE): Çevresel veri analizi için bulut tabanlı CBS ve uzaktan algılama platformu. categories: - name: Jeoloji Ve Yeryüzü Bilimleri slug: jeoloji-ve-yeryuzu-bilimleri url: /kategori/jeoloji-ve-yeryuzu-bilimleri - name: Havacılık Ve Uzay slug: havacilik-ve-uzay url: /kategori/havacilik-ve-uzay - name: Yazılım Ve Yapay Zekâ slug: yazilim-ve-yapay-zeka url: /kategori/yazilim-ve-yapay-zeka tags: - Çevresel Analiz - Google Earth Engine - Coğrafi bilgi sistemleri - Uydu görüntüleri - Uzaktan algılama - Afet yönetimi author: Betül Kırımlıoğlu created_at: 2025-04-23T00:42:23.512368+03:00 updated_at: 2025-06-11T10:58:49.775183+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/04/22/DzUrhRHPbn6rrZYq7UoMhYpR0czU5tlQ.png --- # Google Earth Engine (GEE) ## KURE Information Cards ### KURE Information Card: Google Earth Engine ![86ac72d4-2ef0-46f5-959b-bfa693b8326a.png](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/06/05/Lyc0wXye96Ib8r1nPWMJCW7ibEobNG4S.png) | Field | Value | |-------|-------| | Lisans | Akademik ve kamu kullanıcıları için ücretsiz | | Veri Kaynağı | Landsat, MODIS, Sentinel, CHIRPS vb. | | Geliştirici(ler) | Google | | Kullanım Dili | JavaScript, Python | | Uygulama Alanı(ları) | Tarım,Şehir Planlama,Afet Yönetimi,Çevre,Ormancılık | ## Article Content [Google Earth Engine](/tr/detay/google-earth-engine-gee-193bc/llms.txt) (GEE), gezegen düzeyindeki çevresel verilerin analiz edilmesine olanak tanıyan, Google tarafından geliştirilmiş bulut tabanlı bir Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ve uzaktan algılama platformudur. GEE; yüzey sıcaklığı, bitki örtüsü, arazi kullanımı, su varlığı gibi çevresel verilerin zaman içinde izlenmesi, modellenmesi ve analiz edilmesi için gelişmiş hesaplama altyapısı sağlamaktadır. [Uydu görüntülerinden](/tr/detay/uydu-goruntulerinde-konumsal-cozunurluk/llms.txt) türetilen verileri kullanarak, arazi sınıflandırmasından [afet tespiti](/tr/detay/afet-yonetimi/llms.txt) ve doğal kaynak yönetimine kadar çok geniş bir uygulama alanı sunar. GEE, kullanıcılara JavaScript ve [Python API](/tr/detay/api-uygulama-planlama-arayuzu-59f36/llms.txt) aracılığıyla erşilebilir ve platformdaki yüzlerce veri setine anlık ve arşivsel erişim imkânı verir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/06/04/MPeWVEOhFKJmDd7eAg5zFHDUs91ANBXI.png) *Google Earth Engine Kod Editörü (Google Earth Engine)* ### **Platformun Temel Bileşenleri** Google Earth Engine, üç temel bileşenden oluşan entegre bir sistemdir: veri kataloğu, analiz altyapısı ve geliştirici arayüzleri. #### **Veri Kataloğu** GEE, farklı uydu sensörlerinden gelen verileri kullanıcılara sunar. Bu veriler içinde Landsat serisi (1972-günümüz), Sentinel-1 ve Sentinel-2, MODIS, CHIRPS, SRTM gibi önemli uzaktan algılama verileri bulunur. Ayrıca iklim, topografya, nüfus ve arazi kullanım verileri de sistemde mevcuttur. Bu veriler düzenli olarak güncellenmekte ve çok büyük hacimlerde saklanmaktadır. #### **Analiz Altyapısı** GEE’nin bulut tabanlı hesaplama altyapısı, kullanıcıların çok büyük veri hacimlerini bilgisayarlarına indirmeden analiz etmesini sağlar. Örneğin, bir kullanıcı Afrika kıtası genelinde 20 yıllık NDVI ortalamalarını saniyeler içinde hesaplayabilir. Bu altyapı, özellikle çevresel değişimin takibi, zaman serisi analizi ve mekansal sınıflandırma için çok uygundur. #### **Geliştirici Arayüzleri** GEE, JavaScript tabanlı interaktif bir kod editörü ve Python API sunar. JavaScript arayüzü, görsel analizler ve web tabanlı sunumlar için kullanılırken, Python API ise daha çok bilimsel araştırmalar, veri bilimi projeleri ve otomatik analizler için tercih edilir. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/06/04/NFGXS0YghBgkjv35Rt1WnddtrUkJjYgb.gif) *GEE veri kataloğu Dünya iklim verisi örneği (Earth Engine Data Catalog)* ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/06/04/dMtBMcaknLxRyxZLrdj2GoRC2iPcdUTt.gif) *GEE veri kataloğu yüzey sıcaklığı verisi örneği (Earth Engine Data Catalog)* ### **Uygulama Alanları** Google Earth Engine, çok sayıda disiplini kapsayan çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. #### **Orman ve Doğal Çevre Yönetimi** Ormancılık alanında GEE, orman tahribatı, ormansızlaşma, yeniden ağaçlandırma süreçlerinin takibinde kullanılır. Global Forest Watch gibi uluslararası projeler, orman kayıplarını anlık olarak izlemek için bu platformdan yararlanır. #### **Tarım ve Ürün Tahmini** Tarımsal üretim takibi, ekili alan saptaması ve rekolte tahminlerinde NDVI, EVI gibi vejetasyon indeksleri GEE aracılığıyla hesaplanabilir. Bu analizler, hem kamu kurumları hem de özel tarım teknolojisi firmaları tarafından kullanılır. #### **Su Kaynaklarının Takibi** Yer üstü su varlığının zamansal ve mekansal değişimi, Sentinel-1 ve MODIS verileri kullanılarak analiz edilebilir. Ayrıca su kırlılığı, buharlaşma ve yer altı suyu seviyesi gibi parametreler de çalışılabilir. #### **Afet Risk Yönetimi** Yangın, sel, [deprem](/tr/detay/sismograf-e9ba4/llms.txt) gibi afetler sonrasındaki tahribatın haritalanması için GEE sıklıkla kullanılır. Örneğin, 2023 Türkiye 6 Şubat depremi sonrasında, Sentinel-1 verileriyle bölgedeki çökmeler ve yükseltiler analiz edilmiştir. #### **Kentsel Gelişim ve Planlama** Kentsel yayılmanın zamansal analizi, yeşil alan değişiklikleri ve şehir çeperlerindeki yapılaşma süreçleri Google Earth Engine ile analiz edilebilir. Bu, şehir planlamacılarına bilimsel veri sağlar. ![Image](https://cdn.kureansiklopedi.com/media/uploads/2025/06/04/8zp3IpAKbmnmlzmH03hzCTbvfqOS1t9J.webp) *Google Earth Engine ile yapılan bir zamansal analiz makale çalışması (Sofia L. Ermida)* ### **Avantajlar ve Dezavantajları** #### **Avantajlar** - Çok büyük verilerin analizinde üstün performans - Geniş arşiv ve çeşitli veri kaynaklarına erişim - Platformlar arısı API desteği - Görselleştirme kolaylığı ve çevrimiçi paylaşım imkânı #### **Dezavantajlar** - Kodlama bilgisi gerektirmesi, yeni başlayanlar için eğitim ihtiyacı - Bazı yüksek çözünürlüklü verilerde lisans sınırları - Veri ön işleme gerekliliği (bulut temizleme vb.) ## Academic Sources and References 1. Azzari, G., and D. B. Lobell. “Landsat-Based Classification in the Cloud: An Opportunity for a Paradigm Shift in Land Cover Monitoring.” Remote Sensing of Environment 202 (2017): 64–74. Erişim Adresi 2. Google Earth Engine Developers. Google Earth Engine Documentation. 2024. Erişim Adresi 3. Gorelick, Noel, Matt Hancher, Mike Dixon, Simon Ilyushchenko, David Thau, and Rebecca Moore. “Google Earth Engine: Planetary-Scale Geospatial Analysis for Everyone.” Remote Sensing of Environment 202 (2017): 18–27. Erişim Adresi 4. Pekel, J. F., A. Cottam, N. Gorelick, et al. “High-Resolution Mapping of Global Surface Water and Its Long-Term Changes.” Nature 540 (2016): 418–422. Erişim Adresi