In this study, a new method in which numerical image processing techniques are used is developed in order to determinate the surface roughness parameter that is an essential parameter in the construction of wind turbines, one of the renewable energy sources. Surface roughness parameter of the construction area of a wind power plant varies with regard to the dimensions of roughness elements, and also to the spreading of these elements on the area. Surface roughness parameters and roughness maps belonging to the suggested area can be approximateley prepared in nowadays' applications by means of WAsP software or using a computer environment assisted by information acquired from terrestrial survey of the construction area. However, using these methods has two major disadvantages. One of these is that preparing roughness maps by WAsP software results in costing too much and taking too much time.The other is that determination cannot be performed exactly for depending on restricted terrestrial survey representing only a restricted part of the construction area. In order to eliminate the disadvantages of the traditional methods, in this study a more cost-effective surface roughness determination is achieved by a newly developed method, taking a comperatively shorter time, in which numerical image processing techniques are applied to the images obtained using aerial photographing. Comparing with WAsP programme, not only does this method remove the disadvantages but it also enables a wider surface evaluation beyond the surroundings of the instruction area. Evaluating of covering proportion of the roughness elements in the area is carried out on the images taken from General Command of Mapping with three different image segmentation techniques using MATLAB software platform. These segmentation techniques are OTSU, fuzzy e-means and k-means algorithms. Results acquired from these algorithms are compared with each other and also compared with ERDAS Imagine Software to judge accurateness. According to the results obtained in this thesis study, surface roughness maps can be effectively prepared with this newly developed method.

Bu çalışmada yenilenebilir enerji kaynaklarından biri olan rüzgar enerji santrali kurulumunda önemli bir parametre olan yüzey pürüzlülük parametresinin tespiti için sayısal görüntü işleme tekniklerinin kullanıldığı bir yöntem geliştirilmiştir. Rüzgar enerji santralinin kurulacağı arazinin yüzey pürüzlülük parametresi arazi üzerindeki pürüzlülük elemanlarının boyutları ve arazi içerisindeki dağılımına bağlı olarak değişmektedir. Günümüzdeki uygulamalarda santral kurulumu için önerilen araziye ait yüzey pürüzlülük parametreleri, pürüzlülük haritaları, WAsP yazılımı ile veya bilgisayar ortamında yersel gözlemlerden elde edilen bilgiler doğrultusunda yaklaşık olarak da çizilebilir. Bu uygulamaların iki önemli dezavantajı vardır. Bu dezavantajlardan biri WAsP yazılımı ile elde edilen pürüzlülük haritasının maliyetli oluşu ve zaman alması diğeri ise yapılan değerlendirmenin kısıtlı yersel gözlemlere dayanıyor olmasından dolayı gerçeği bire bir yansıtamaması ve bölgenin sadece belirli bir bölgesini temsil ediyor olmasıdır. Bu dezavantajları ortadan kaldırabilmek için bu tez çalışmasında, rüzgar enerji santralinin kurulumunda önemli bir parametre olan yüzey pürüzlülük parametresinin geleneksel yöntemler yerine havadan çekilen arazi fotoğrafı üzerinden sayısal görüntü işleme teknikleri ile belirlendiği bir yöntem geliştirilmiştir. Sunulan bu yöntem ile pürüzlülük haritasının belirlenmesi WAsP programına göre çok daha düşük maliyetle ve yüksek hızda gerçekleşirken aynı zamanda kurulum bölgesi etrafında yersel gözlemlere oranla çok daha geniş bir yüzey araştırmasına olanak verecek şekilde gerçekleştirilebilmiştir. Tez çalışmasındaki uygulamalar Harita Genel Komutanlığından elde edilen görüntüler üzerinde gerçekleştirilmiş ve yazılım ortamı olarak MATLAB yazılım platformu kullanılmıştır. Yöntem olarak görüntü bölütleme yöntemi ile arazi üzerindeki kapalılık oranlarının belirlenmesi işlemi gerçekleştirilmiştir. Görüntü bölütleme işlemi üç faklı görüntü bölütleme yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Bu yöntemler sırasıyla OTSU algoritması, fuzzy c-means ve k-means algoritmalarıdır. Bu üç yöntemden elde edilen sonuçlar gerçeğe uygunlukları açısından ERDAS yazılımı ile elde edilen sonuçlarla karşılaştırılarak verilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre tez çalışmasında önerilen yöntem ile yüzey pürüzlülük haritasının etkin bir şekilde elde edilebildiği görülmüştür.