Göktürk-2 ve Hyperion EO-1 Uydu Görüntülerinden Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ve Destek Vektör Makineleri ile Arazi Kullanım Haritalarının Üretilmesi

Authors : Özlem AKAR, Esra TUNÇ GÖRMÜŞ

Pages : 68-81

Doi:10.29128/geomatik.476668

View : 16 | Download : 12

Publication Date : 2019-02-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Çalışmada spektral özellikleri birbirine yakın arazi sınıflarını birbirinden ayırarak, Göktürk-2 uydu görüntülerinden daha doğru bir arazi kullanım haritasının üretilmesi amaçlanmıştır. Bunun için Hyperion EO1 hiperspektral uydu görüntüsünün, yüksek spektral çözünürlüğünden yararlanılmıştır. Çalışma alanı olarak spektral özellikleri birbirine yakın arazi sınıflarına sahip olan Trabzon Akçaabat ilçesinin Büyükoba yaylası seçilmiştir. Çalışmada Göktürk-2 Multispektral insert ignore into journalissuearticles values(GMS);, Göktürk-2 Pankromatik insert ignore into journalissuearticles values(GPAN); ve Hyperion EO-1 hiperspektral uydu görüntüleri kullanılmıştır. Öncelikle Hyperion EO-1 hiperspektral uydu görüntüsü için atmosferik ve radyometrik düzeltmeler yapılmış, bozuk ve kullanılmayan bantların temizlenmesi için bant indirgeme işlemleri uygulanmıştır. Bant indirgeme işlemi için dalgacık tabanlı Ampirik Kip Ayrıştırma insert ignore into journalissuearticles values(AKA); yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında tüm görüntüler rektifiye edilerek aynı koordinat sisteminde olması  sağlanmıştır. Görüntüler ön işlemden geçirildikten sonra GPAN, GMS ve indirgenmiş Hyperion EO- 1 insert ignore into journalissuearticles values(DHYP); görüntüleri ile Gram Schmidt insert ignore into journalissuearticles values(GS); ve Principle Component insert ignore into journalissuearticles values(PC); gibi görüntü kaynaştırma yöntemleri kullanılarak kaynaştırılmıştır. Kaynaştırma yöntemleriyle elde edilen kaynaştırılmış görüntüler üzerinden sınıflandırmada kullanılacak arazi kullanım sınıfları belirlenmiştir. Bu görüntüler yüksek sınıflandırma doğruluğu veren Rastgele Orman insert ignore into journalissuearticles values(RO); ve Destek Vektör Makineleri insert ignore into journalissuearticles values(DVM); yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. Her bir sınıflandırma sonucu için doğruluk analizleri yapılmış ve elde edilen doğruluklar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları incelendiğinde, en yüksek sınıflandırma doğruluğunun, PC kaynaştırma yöntemine göre kaynaştırılmış ve RO sınıflandırıcısı ile sınıflandırılmış görüntülerden elde edildiği gözlenmiştir. PC ile kaynaştırılmış GPAN ve GMS görüntüsü ile GPAN ve DHYP` nin kaynaştırılmış  görüntüsünün RO ile sınıflandırılması sonucu genel sınıflandırma doğrulukları sırasıyla %72.13 ve %83.06 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre sınıflandırma doğruluğu % 11 oranında artırılmıştır. Son olarak en yüksek sınıflandırma doğruluğuna sahip olan tematik görüntü kullanılarak arazi kullanım haritası üretilmiştir.
Keywords : Görktürk 2, Hyperion EO 1, Rastgele Orman, Ampirik Kip Ayrıştırma, Arazi Kullanım Haritası