Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti

Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği Programı, İTÜ

Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti

Gülşah Bayhan; Sedef Kent Pınar, 2015

Özet: İstanbul Boğazı’nda yapılan 3. Boğaz Köprüsü projesi ile İstanbul Kuzey Ormanları’nda ortaya çıkan küçülme, bölgenin en güncel ve ciddiyet kazanmış coğrafi sorunları arasında belki de başı çekmektedir. Bölgedeki ağaç sayısındaki azalmanın coğrafi temellere dayanarak tespiti, birçok beşeri bilim dalında yapılacak çalışmalara bilimsel kaynak sağlamakla birlikte, haberleşme ve görüntü işleme alanlarında da geliştirilmeye açık bir uygulama problemi olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu yüksek lisans tez çalışması, literatürde bulunan birçok görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma yöntemlerinin incelenmesi, pan-keskinleştirilmiş orto rektifiye optik uydu görüntüleri uygulanması ve karşılaştırılmasına dayanmaktadır. Fransız Ulusal Uzay Araştırmaları Ajansı (CNES) ‘na ait olan SPOT 6 uydu görüntüleri, bahsi geçen güncel problemde kullanılmak üzere yüksek derecede elverişli verilere sahiptir. Bu nedenle çalışmada,orman/ağaç tanıma yöntemleri SPOT 6 uydusu 1,5 metre mekânsal çözünürlüklü pan-keskinleştirilmiş görüntüler üzerinde uygulanmış ve başarımları karşılaştırılmıştır. Üzerinde çalışılan görüntüler, İstanbul Teknik Üniversitesi Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Uygulama Araştırma Merkezi’nden temin edilmiştir. SPOT 6 uydusundan ham olarak, pan-kromatik ve multispektral olarak elde edilen görüntüler, bu merkezde pan-keskinleştirme yöntemleriyle birleştirilmiş ve farklı tarihli uydu görüntüleri eş koordinatlara oturtularak (orto retrifikasyon) çalışmaya elveşirli hale getirilmiştir. Bu çalışmadaki görüntü sınıflandırma yöntemleri, piksellerin bant değerlerinin dik kesişimlerinin oluşturduğu geometrik bir temel üzerinde gerçekleştirilmektedir. Farklı bantlardaki tüm olası renk değerlerinin oluşturduğu çok boyutlu uzayda, her bir piksel spektral özelliklerine göre oluşan gruplardan birine yerleşir. Sınıflandırma, eğitimsiz ve eğitimli sınıflandırma olarak ikiye ayrılır. Aralarındaki fark; sınıflandırma sisteminin arazi bilgisine daha önceden sahip olup olmamasına bağlıdır. Eğitimsiz sınıflandırma yöntemleri olarak çalışmada, K-ortalamalar algoritması ve ISODATA yöntemleri, eğitimli sınıflandırma yöntemleri olarak da istatistiksel sınıflandırma yöntemleri olan Paralelyüzlü Sınıflandırma Yöntemi, En Yakın Komşuluk ve En Yüksek Olasılık yöntemleri incelenmiş ve uygulanmıştır. Uygulanan sınıflandırma yöntemlerinin yüzde skalasındaki sonuçları, aynı coğrafyada öncül bir çalışma yapılmadığı için elle yapılmış olan sınıflandırma bilgileriyle karşılaştırılmıştır. Elle sınıflandırma, bilgisayar ortamında Adobe Photoshop ve MATLAB programları üzerinde gerçekleştirilmiştir ve İstanbul Kuzey Ormanları’ndaki küçülmenin literatüre girebilecek tek göstergesidir. Karşılaştırmada, sınıflandırma algoritmaları, kendileriyle aynı matematiksel temellere dayanan, En Küçük Kareler Yaklaşımı, Q Görüntü Kalite İndisi ve Korelasyon Katsayısı yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre algoritmaların bir kısmının, ilgili bölümde de görülebileceği gibi, elle sınıflandırmaya yeterince yakın sonuçlar verdiği söylenebilir. Bu sonuçların ışığında, aynı coğrafyanın daha ileri sınıflandırma yöntemleriyle de karşılaştırılması amaçlanmış ve ileriye dönük çalışmalar arasında planlanmıştır.

Tez No: 392929

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