Uydu görüntülerinden kentsel ayrıntıların nesne-tabanlı sınıflandırma yöntemiyle belirlenmesi ve CBS ortamında bütünleştirilmesi

Abstract

Bu çalışmada, günümüzde yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kapsamına giren 0.6-1.0m yer örnekleme aralığına sahip görüntülerin neden yoğun olarak kullanılmaya başlandığı ve bu görüntülerden konumsal bilgi elde etmede etken olan görüntünün bilgi içeriği kavramı örnekler verilerek incelenmiştir. Sonrasında, görüntülerin herhangi bir haritacılık uygulamasına altlık olacak şekilde düzenlenmesi için; geometrik olarak düzeltilmeleri ve zenginleştirilmeleri konusunda mevcut yöntem, algoritma ve yapılan işlemler anlatılmıştır. Görüntülerden çıkarılacak bilgi içeriğinin elde edilmesinde yararlanılan sınıflandırma yaklaşımlarından bahsedilmiş ve özellikle son yıllarda sıkça kullanılan nesne-tabanlı görüntü işleme analizi incelenmiştir.Bu amaçla yapılan uygulamada, Zonguldak Bölgesini kaplayan yüksek çözünürlüklü 2004 yılına ait QuickBird, 2002 ve 2008 yıllarına ait IKONOS uydu görüntüleri kullanılmıştır. Görüntülerdeki bina ve yollar gibi kentsel ayrıntılar eCognition v4.0.6 yazılımı ile nesne-tabanlı sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak bulunmuş, tanınmış ve çıkarılmıştır. Elde edilen ürünler, test alanının mevcut 1/5000 ölçekli referans vektör haritası ile karşılaştırılmış, analiz ve sorgu işlemleri yapılarak diğer bir yöntem olan görüntünün ekran üzerinden elle vektörleştirilmesi yöntemiyle elde edilen vektör ürünlerine karşı başarısı CBS ortamında analiz edilmiştir. Bu değerlendirmeler doğrultusunda, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin geometrik ve semantik içeriğinden yararlanarak günümüz yerel yönetimler ve kamu tarafından kullanılan 1/5000 ölçekli haritaların yapımı ve güncelleştirilmesi konusunda gerekli sonuçlar sunulmuş ve yorumlar yapılmıştır.

In this study, the fact that why the images having ground sampling distance of 0.6-1.0m recently regarded as the high resolution remote sensing images are widely used has been discussed, and the concept of information contents of the image required for obtaining spatial data has been investigated by various examples. Secondly with regard to the arrangement of remote sensing images for any mapping applications, the existing methods, algorithms and the processes for their geometric corrections and enhancements have been presented, respectively. The approaches of classification utilized to obtain information contents of the images have been pointed out and the object-based image analysis widely used in recent years has been investigated.Thus in the application regarding this goal, the high resolution QuickBird image of 2004 and IKONOS satellite images of 2002 and 2008 covering Zonguldak region have been used. The urban details like buildings and roads in the images have been detected recognized and extracted using Cognition v4.0.6 software and the object-based classification approach. The results have been compared with the reference vector maps scale of 1/5000 of testfield, and the success of object-based image analysis of final results compared and contrasted respectively with other vector products, which had been obtained by the method of on-screen digitizing results, has been tested by GIS software. Consequently, the results and discussions about the production and updating of maps at the scales of 1/5000, which are recently and widely used by local authorities and public organizations, have been presented.