Ormanlık alanlar için nesne tabanlı sınıflandırma sonuçları ile arazi verisinin karşılaştırılması

Abstract

Ormanlık alanda gerçekleştirilen bu çalışmanın amacı, hem nesne tabanlı sınıflandırma yönteminin başarısını hem de sınıflandırma öncesi ihtiyaç duyulan referans veri ihtiyacı için arazi çalışmasının yeterli olup olmayacağını araştırmaktır. Nesne tabanlı sınıflandırma yönteminde sınıflandırma öncesi hem segmentasyon parametrelerinin hem de doğruluk analizi için seçilecek eğitim alanlarının seçiminde çoğu zaman hava fotoğrafları, paftalar, meşcere haritaları, arazi verisi gibi referans veriye ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışma da ilk olarak Kastamonu İli Merkez Orman Şefliğine ait 12x12 km’lik çalışma alanı içerisinde belirlenen “İbreli, Yapraklı, Tarım alanı, Açık alan ve Bina” sınıf türlerine ait detay çıkarımı için yüksek çözünürlüklü GeoEye-1 uydu görüntüsü üzerinden eCognition Developer 9.1 yazılımı kullanılarak, nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile değerlendirme yapılmıştır. Değerlendirme sonrası Diferansiyel Küresel Navigasyon Sistemi yöntemi ile her sınıftan 30 adet olmak üzere toplamda 150 adet nokta ile arazi çalışması yürütülmüş ve sonuçlar nesne tabanlı sınıflandırma sonuçları ile nokta bazında analiz edilmiştir. Araştırma bulgularına göre, arazi verisinin sınıflandırılmış uydu görüntüsü ile yeterli miktarda uyumlu ve referans veri olarak kullanılabilir olduğu sonucu elde edilmiştir.