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