Pamukkale University Journal of Engineering Sciences (Oct 2019)
Tarımsal alanlarda yüksek çözünürlüklü IKONOS uydu görüntüsünden nesne-tabanlı ürün deseni tespiti
Abstract
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.
