Arazi kullanımı ve arazi örtüsü belirleme çalışmalarında nesne tabanlı ve piksel tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması: Yedigöze Baraj Gölü ve çevresi örneği

Authors : Sevim Yasemin Çiçekli

Pages : 1372-1381

Doi:10.28948/ngumuh.1472869

View : 192 | Download : 250

Publication Date : 2024-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Uydu tekniklerinin gelişmesiyle birlikte, AKAÖ (Arazi Kullanımı ve Arazi Örtüsü) belirlemek amacıyla uydu görüntüleri ve görüntü sınıflandırma algoritmaları daha sık kullanılmaktadır. Bu çalışmanın temel amacı Yedigöze Baraj Gölü çevresinde nesne tabanlı ve piksel tabanlı görüntü sınıflandırma yöntemleri ile sınıflama işlemini gerçekleştirmek ve sınıflama tekniklerinin genel doğruluklarını karşılaştırmaktır. Bu çalışmada Yedigöze Baraj Gölü\'nün 24 Haziran 2023 tarihinde alınan Sentinel-2B uydu görüntüsü kullanılmıştır. İlk olarak görüntü, DVM (Destek Vektör Makineleri), YSA (Yapay Sinir Ağları) ve MOS (Maksimum Olabilirlik Sınıflandırması) yöntemiyle piksel tabanlı sınıflandırma yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Daha sonra görüntü, KEYK (K-En Yakın Komşuluk) yöntemiyle nesne tabanlı sınıflandırma yöntemiyle sınıflandırılmıştır. Bu algoritmalar kullanılarak su alanı, tarım alanı, orman alanı ve yerleşim alanı olmak üzere dört sınıf belirlenmiştir. Genel doğruluklar DVM yöntemi için %92.92, YSA yöntemi için %92.42, MOS yöntemi için %86.71 ve KEYK yöntemi için %93.18 olarak hesaplanmıştır. Çalışma sonucunda, olarak, tüm yöntemlerin yüksek doğruluk sağladığı ve nesne tabanlı KEYK yönteminin diğer sınıflandırma yöntemlerine göre daha yüksek doğruluk sağladığı tespit edilmiştir.
Keywords : Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Maksimum Olabilirlik Sınıflandırması, K en yakın komşuluk, Uzaktan Algılama