GeoEye-1 Uydu Görüntüsü Kullanarak Ormanlık Alanların Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Analizi: Kastamonu İli Örneği

Abstract

Uzaktan algılama teknolojilerinin gelişmesi, farklı analiz yöntemleri ve yazılımlar sayesinde uydu görüntüleri üzerinden nesnelerin yüksek doğrulukla sınıflandırılmaları mümkündür. Bu çalışmada, Kastamonu Orman Bölge Müdürlüğü, Merkez İşletme Şefliğine ait 12X12 km’lik çalışma alanının, 3 Eylül 2011 tarihinde çekilmiş yüksek çözünürlüklü GeoEye-1 uydu görüntüsü kullanılarak, arazi örtü tipleri ve diğer sınıf türlerine ait sınıflandırma başarıları incelenmiştir. Genel doğruluk değeri %90.59 olurken kappa değeri ise 0.872 olarak bulunmuştur. eCognition yazılımı ile nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak elde edilen yüksek doğruluklu sınıflandırılmış görüntü sonrası, 1/25000 ölçekli raster veri olan meşcere haritası NetCAD v5.2 yazılımı ile vektör veri haline getirilerek karşılaştırmalar için altlık olarak hazırlanmıştır. Uygulamanın devamında GeoEye-1 uydu görüntüsü elle vektörleştirilerek, sınıflandırma sonuçları ve meşcere haritasına ait vektör veri ile hem görsel hem de sayısal olarak karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonucunda ormancılık faaliyetlerinde kullanılan meşcere haritasının, hem büyük ölçekli hem konumsal çözünürlüğünün düşük olması hem de sadece orman örtü tipleri gibi geniş alanlara sahip sınıf türlerini göstermesinden kaynaklı, nesnelerin hassas sınıflandırılmaları için yeterli olmadığı sonucu elde edilmiştir. Görsel ve sayısal olarak yüksek doğrulukla elde edilen sınıflandırılmış GeoEye-1 uydu görüntüsü ile ormancılık alanında meşcere haritalarının yerine rahatlıkla kullanılabileceği de gösterilmiştir.