Abstract:
Uzaktan algılama teknolojileri son yıllarda gerek uydu, uçak ve yer temelli sistemler gerekse bilgisayar yazılım ve donanımlarındaki gelişmeler neticesinde sıkça kullanılır hale gelmiştir. Bu teknolojik gelişmeler ışığında daha önceleri sadece güvenlik amacıyla kullanılan insansız hava araçları artık pek çok nedenle sivil amaçlı olarak da kullanılmaktadır. İnsansız hava araçlarının kullanımını yaygınlaştıran nedenlerin başında insan hayatını riske etmemesi gelmektedir. Bunun yanı sıra insanlı hava araçlarına göre maliyetinin düşük olması ve yüksek manevra yeteneği de en önemli avantajları arasında yer almaktadır. Günümüzde doğa bilimleri çalışmalarında uzaktan algılama verilerinden elde edilen görüntülerden analizler yapabilmeyi sağlayan sınıflandırma çalışmaları bu teknolojik gelişmelerle farklı bir boyut kazanmıştır. Bu kapsamda piksel tabanlı sınıflandırma işlemlerinin yanı sıra özellikle yüksek çözünürlüklü veriler kullanarak yapılan görüntü analizi işlemlerinde nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi de sıkça kullanılmaktadır. Akdeniz Üniversitesi merkez yerleşke arazisinde gerçekleştirilen bu çalışmada kullanılan temel veriler, insansız hava aracına (İHA) monte edilmiş elektromanyetik spektrumun görünür ve yakın kızılötesi bölgesinden elde edilen güncel veriler ve çalışma alanına ait yüksek çözünürlüklü WorldView-4 (WV4) uydu verileridir. Bu kapsamda çalışma alanı, İHA ve yüksek çözünürlüklü WV4 uydu verileri kullanılarak, piksel tabanlı ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleriyle analiz edilmiştir. Çalışma iki temel aşamadan oluşmaktadır. Bunlar veri toplama ve hazırlık ile sınıflandırma aşamalarıdır. Çalışmanın ilk aşamasında yakın tarihli İHA ve uydu verileri temin edilmiştir. Bu aşamada verilere görüntü ön işleme ve görüntü zenginleştirme teknikleri uygulanarak analize hazır hale getirilmiştir. İkinci aşamada ise farklı sınıflandırma teknikleri ile bu veriler analiz edilmiştir. Yapılan bu çalışma sonucunda, alandaki arazilerin kullanım türleri farklı veriler ile piksel tabanlı sınıflandırma ve yeni bir yaklaşım olan nesne tabanlı sınıflandırma yöntemine göre ayrı ayrı analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak hangi yöntemin başarılı olduğu ortaya konmuştur. Elde edilen bulgular neticesinde piksel tabanlı sınıflandırma yönteminde en yüksek genel doğruluk değeri % 54.92 ile WV4 uydusundan, nesne tabanlı sınıflandırma yönteminde ise % 75.40 ile İHA verilerinden elde edilmiştir.
