Mekânsal Çözünürlüğün ve Görüntü Homojenleştirmesinin Sınıflandırma Doğruluğuna Etkisi


Creative Commons License

Erener A., Sarp G.

Harita Dergisi, sa.148, ss.17-24, 2012 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Basım Tarihi: 2012
  • Dergi Adı: Harita Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.17-24
  • Kocaeli Üniversitesi Adresli: Hayır

Özet

Bu çalışma, yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleriyle arazi kullanımı/örtüsü sınıflandırmasında, mekansal çözünürlüğün ve görüntü homojenleştirmesinin, sınıflandırma doğruluğuna etkisini araştırılmayı amaçlanmıştır. Çalışma Ankara’nın Çankaya ilçesindeki küçük bir test alanına uygulanmıştır. Bu uygulamada yüksek çözünürlüğe sahip QuickBird uydu görüntüsünün 2.4 m çözünürlüğe sahip MSS bantları ve 0.64 m çözünürlüğe sahip pankromatik bandı kullanılmıştır. Çalışmanın ilk adımı, QuickBird görüntüsünün En Büyük Olasılık Yöntemi (EOY) sınıflandırma metoduyla sınıflandırılmasını ve sınıflandırma doğruluğunun gerçek yer verileriyle test edilmesini içermektedir. Buna göre MSS bantları ile elde edilen sınıflandırma doğruluğu yaklaşık % 73, kappa istatistiği ise % 64 olarak hesaplanmıştır. İkinci adımda mekansal çözünürlüğün sınıflandırma doğruluğuna olan etkisi araştırılmıştır. Bu nedenle görüntü, keskinleştirme işlemi yapıldıktan sonra EOY ile sınıflandırılmış, ve doğruluğu test edilmiştir. Keskinleştirilmiş görüntü sınıflandırması sonucu doğruluğun % 73, kappa istatistiğinin ise % 65’ olduğu görülmüştür. Son adımda ise sınıflandırma obje tabanlı segmentasyon metodu ile desteklenmiştir. Diğer sınıflandırma sonuçlarına kıyasla, segmentasyon sonrası yapılan sınıflandırma sonucunun, sınıflandırma doğruluğunu artırdığı gözlemlenmiştir. Buna göre, MSS bantları kullanılarak segmentasyon sonrası yapılan sınıflandırma sonucunda tüm doğruluğun yaklaşık %.77’ ye kappa istatistiğinin ise % 69’a, keskinleştirilmiş bantlar kullanılarak yapılan segmentaston sonrası sınıflandırmada ise tüm doğruluğun %79’a ve kappa istatistiğinin ise % 73’e kadar arttığı görülmüştür. Sonuçlar, sınıflandırma doğruluğunun görüntü homojenleştirilmesi ile arttığını göstermiştir ki, bu da yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden arazi kulanımı sonucu elde edilen objelerin, başarılı şekilde elde edilmesini sağlamıştır.