Tarımsal alanlarda yüksek çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden nesne-tabanlı ürün deseni tespiti
Günümüzde uzaktan algılama teknolojisi ve görüntü işleme tekniklerin gelişmesiyle birlikte, uydu görüntüleri tarımsal alanlarda ürün deseninin belirlenmesi çalışmalarında sıklıkla tercih edilir hâle gelmiştir. Bu çalışmada, yüksek konumsal çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden tarımsal alanlarda ne...
| Main Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2019-10-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/49349/635257 |
| Summary: | Günümüzde
uzaktan algılama teknolojisi ve görüntü işleme tekniklerin gelişmesiyle
birlikte, uydu görüntüleri tarımsal alanlarda ürün deseninin belirlenmesi
çalışmalarında sıklıkla tercih edilir hâle gelmiştir. Bu çalışmada, yüksek
konumsal çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden tarımsal alanlarda
nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemi ile ürün desenin belirlenmesi
hedeflenmiştir. Çalışma alanı, Marmara Bölgesi’nde bulunan Bursa ili, Karacabey
ilçesinin güneybatısında yer almakta ve yaklaşık 9×9 km2’lik bir alanı
kapsamaktadır. Domates, mısır, biber, buğday, pirinç ve şeker pancarı bölgede
yetiştirilen başlıca tarım ürünleridir. Çalışmada, IKONOS uydu görüntüsü
çoklu-çözünürlük segmentasyon tekniği ile segmente edilmiştir. Segmentasyon
işleminde gerekli parametrelerden en önemlisi olan ölçek parametresi için en
uygun değer ESP-2 (Estimation of Scale Parameter) yazılımı ile belirlenmiştir.
Diğer segmentasyon parametreleri olan şekil ve bütünlük parametreleri için en
uygun değerler ise, yapılan deneme analizleri neticesinde tespit edilmiştir.
Sınıflandırmanın doğruluğunu artırmak için, görüntünün orijinal bantlarına ek
olarak, normalize edilmiş bitki indeksi (NDVI) bantı ile homojenlik, zıtlık,
farklılık, ortalama, varyans ve entropi doku bantları kullanılmıştır. Sınıflandırma
işlemi, toplam 29 bantlı veri seti kullanılarak eCognition yazılımında
nesne-tabanlı en yakın komşuluk tekniği ile yapılmıştır. Elde edilen
sınıflandırma sonucu, 2212 adet yer gerçeği verisi kullanılarak
değerlendirilmiştir. Doğruluk analizleri neticesinde, sınıflandırmanın genel
doğruluğu %87.5 olarak hesaplanmıştır. Elde edilen sonuçlar, yüksek
çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden tarımsal ürün deseni tespitinin
nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemiyle yüksek doğrulukta belirlenebildiğini göstermektedir. |
|---|---|
| ISSN: | 1300-7009 2147-5881 |