Güncel arazi örtüsü/kullanım haritalarının doğrudan ve dolaylı yaklaşımlar ile üretilmesi

Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ

Güncel arazi örtüsü/kullanım haritalarının doğrudan ve dolaylı yaklaşımlar ile üretilmesi

Gülşah Alp; Elif Sertel, 2015

Özet: Doğal yollarla veya insan kaynaklı nedenlerden dolayı değişen yeryüzünün, arazi örtüsü ve arazi kullanımına göre çeşitli kategorilerde sınıflandırılması arazi planlama ve arazi yönetimi uygulamaları için büyük önem taşımaktadır. Uzaktan algılama teknolojilerinin gün geçtikçe geliştirilmesiyle birlikte ihitiyaca göre farklı kullanım alanları için çeşitli arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırma sistemleri geliştirilmektedir. Bu tez çalışmasında uluslararası arazi örtüsü/kullanımı sınıflandırma projelerinden biri olan CORINE arazi örtüsü sınıflandırma projesi kapsamında üretilen arazi örtüsü/kullanım verilerini değerlendirmek ve CORINE arazi örtüsü sınıflandırma metodolojisine ile dolaylı olarak revizyon ve değişim belirleme yöntemine göre üretilen 2014 arazi örtüsü (CLC2014 – CORINE Land Cover 2014) verisi ile CORINE teknik standartlarına bağlı kalınarak doğrudan görsel yorumlama ve ekran üzerinde sayısallaştırma yöntemi ile üretilen CLC2014 veritabanlarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Güncel bir arazi örtüsü/kullanım haritası oluşturabilmek amacıyla 2014 yılına ait görüntüler kullanılarak 2014 yılı arazi örtüsü/kullanım verisi üretilmiştir. Bu çalışmada CORINE metodolojisine göre üretilen arazi örtüsü/kullanım verisi dolaylı, sadece CORINE teknik standartlarına bağlı kalınarak üretilen arazi örtüsü/kullanım verisi ise doğrudan yaklaşım olarak nitelendirilmiştir. Çalışma alanı olarak Akdeniz ikliminin bitki örtüsüne sahip olan 2006-2014 yılları arasında değişimin yoğun olduğu Muğla ilinin 20 km x 20 km’lik bir alanı tercih edilmiştir. Temel olarak karşılaştırmalı görsel yorumlama ve ekran üzerinde elle sayısallaştırma yöntemleri ile elde edilen arazi örtüsü verilerinin oluşturulması için 2006 IRS-P6 ve 2014 SPOT 5 uydu görütülerinin yanlış renkli görüntü kompozisyonları oluşturulmuştur. Bu çalışmada arazi örtüsü sınıflarının belirlenmesinde doğruluk seviyesini arttırmak için, orman meşcere haritaları, sulama kanalı verileri ve Google Earth verileri yardımcı veri olarak kullanılmıştır. Her iki arazi örtüsü verisi için en küçük haritalama birimi 25 ha, en küçük lineer obje genişliği ise 100 m olarak alınmıştır. CORINE metodolojisine uygun olarak üretilen CLC2014 arazi örtüsü verisi, arazi örtüsü sınıflarındaki hataların düzeltilmesi ve değişim analizinin doğru bir şekilde yapılabilmesi için revize edilen CLC2006 verisi ve yanlış renkli görüntü bileşenleri oluşturulan uydu görüntüleri üzerinde yapılan karşılaştırmalı görsel yorumlama ile elde edilen CLC-Değişim 2014 verisinin birleştirilmesiyle elde edilmiştir. Değişim verisi, en küçük haritalama birimi 5 ha ve en küçük lineer obje genişliği ise 100 m alınarak arazi örtüsü/kullanım verileri üretilmiştir. Arazi örtüsü/kullanım sınıfları, CORINE arazi örtüsü sınıflandırma projesi kapsamında 1:100.000 ölçekte 3. seviyede tanımlanan 44 CORINE arazi örtüsü sınıflarına göre belirlenmiştir. Doğrudan üretilen CLC2014 verisi CORINE teknik standarlarına bağlı kalınarak elde edilmiştir. CLC2006 verisi revize edildikten sonra yapılan değişim analizi sonucu toplam çalışma alanda yaklaşık olarak %18 oranında değişim tespit edilmiştir. Değişimler genellikle tarımsal arazi örtüsü, orman alanları ve inşaat alanlarında meydana gelmiştir. CLC2006 ve 2014 değişim verisinin birleştirilmesiyle elde edilen CLC2014 verisi ve doğrudan üretilen CLC2014 verisi alansal olarak karşılaştırıldığında, arazi örtüsü sınıflarındaki alansal azalma ve artışlara bağlı olarak ortaya çıkan farklılık yaklaşık %12 olarak tespit edilmiştir. Doğrudan ve dolaylı yaklaşımla (CORINE metodolojisine göre) üretilen arazi örtüsü/kullanım verisi için, 100 m x 100 m ve 500 m x 500 m büyüklükte rastgele örnek alanlar oluşturularak iki farklı doğruluk değerlendirmesi yapılmıştır. Her iki arazi örtüsü verisi için aynı örnek alanlar kullanılmış olup referans arazi örtüsü Google Earth verisinden faydalanılarak elde edilmiştir. 100 m x 100 m genişlikteki örnek alanlar, çalışma alanında bulunan her bir arazi örtüsü verisinden örnek olacak şekilde bir dağılıma sahiptir. Yapılan doğruluk değerlendirmesi sonucunda doğrudan üretilen arazi örtüsü verisi için genel doğruluk %81,73, CORINE metodolojisine göre üretilen arazi örtüsü verisi için ise %76,35 olarak tespit edilmiştir. Her iki arazi örtüsü verisi için kappa katsayısı hesaplandığında, doğrudan üretilen CLC2014 verisi için 0,79, CORINE metodolojisine göre üretilen CLC2014 veri için ise 0,73 sonucu elde edilmiştir. 100 m x 100 m genişlikte örnek alanlar kullanılarak elde edilen doğruluk analizi sonucunda her iki arazi örtüsü verisi için özellikle 242, 243, 324, 323 ve 332 sınıflarında kullanıcı doğruluğunun diğer arazi örtüsü sınıflarına göre daha düşük olduğu görülmüştür. 500 m x 500 m genişlikteki örnek alanlar kullanılarak yapılan doğruluk değerlendirmesinde, doğrudan üretilen CLC2014 verisinin genel doğruluğu %88,77, CORINE metodolojisine göre üretilen CLC2014 verisinin genel doğruluğu ise 79,30 olarak tespit edilmiş ve her iki arazi örtüsü verisi için kappa katsayıları sırasıyla 0,87 ve 0,77 olarak hesaplanmıştır. Örnek alanın genişletilmesi ile elde edilen doğruluk analizi sonucunda, doğrudan üretilen CLC2014 verisinde 242, 243, 323, 324 ve 332 arazi örtüsü sınıflarına ait kullanıcı doğruluğu önemli ölçüde artarken, lineer genişlikleri 500 m’den küçük poligona yapısına sahip 331 ve 211 arazi örtüsü sınıflarına ait kullanıcı doğruluğunun ise düştüğü gözlemlenmiştir. CORINE metodolojisine göre üretilen arazi örtüsü verisinde ise çalışma alanında lineer genişlikleri 500 m’den küçük poligon yapısına sahip olan 131, 211, 231 ve 333 arazi örtüsü sınıflarına ait kullanıcı doğruluğu büyük ölçüde azalırken, 242, 243, 324 ve 323 arazi örtüsü sınıflarına ait kullanıcı doğruluğunun ise nispeten arttığı sonucuna ulaşılmıştır.

Tez No: 414360

İlginizi Çekebilir

Vessel Detection From Very High-Resolution Satellite Images With Deep Learning Methods

İletişim Sistemleri Anabilim Dalı, Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Programı, İTÜ Vessel Detection From Very …

UHUZAM