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

Basit Görünüm
dc.contributor.authorBIYIKLI, Duygu
dc.contributor.authorMARANGOZ, Aycan Murat
dc.date.accessioned2026-01-04T19:11:31Z
dc.date.issued2023-09-15
dc.description.abstractUzaktan 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.
dc.description.urihttps://doi.org/10.31466/kfbd.1268512
dc.description.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12628/28174
dc.identifier.doi10.31466/kfbd.1268512
dc.identifier.eissn2564-7377
dc.identifier.endpage925
dc.identifier.openairedoi_dedup___::3ffb672861414e730479b4c144a45b53
dc.identifier.orcid0000-0002-0220-5101
dc.identifier.orcid0000-0003-4409-6000
dc.identifier.startpage894
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12597/41030
dc.identifier.volume13
dc.publisherKaradeniz Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.ispartofKaradeniz Fen Bilimleri Dergisi
dc.rightsOPEN
dc.titleGeoEye-1 Uydu Görüntüsü Kullanarak Ormanlık Alanların Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Analizi: Kastamonu İli Örneği
dc.typeArticle
dspace.entity.typePublication
local.api.response{"authors":[{"fullName":"Duygu BIYIKLI","name":"Duygu","surname":"BIYIKLI","rank":1,"pid":{"id":{"scheme":"orcid_pending","value":"0000-0002-0220-5101"},"provenance":null}},{"fullName":"Aycan Murat MARANGOZ","name":"Aycan Murat","surname":"MARANGOZ","rank":2,"pid":{"id":{"scheme":"orcid","value":"0000-0003-4409-6000"},"provenance":null}}],"openAccessColor":"gold","publiclyFunded":false,"type":"publication","language":{"code":"und","label":"Undetermined"},"countries":null,"subjects":null,"mainTitle":"GeoEye-1 Uydu Görüntüsü Kullanarak Ormanlık Alanların Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yöntemi ile Analizi: Kastamonu İli Örneği","subTitle":null,"descriptions":["<jats:p xml:lang=\"tr\">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.</jats:p>"],"publicationDate":"2023-09-15","publisher":"Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi","embargoEndDate":null,"sources":["Crossref"],"formats":null,"contributors":null,"coverages":null,"bestAccessRight":{"code":"c_abf2","label":"OPEN","scheme":"http://vocabularies.coar-repositories.org/documentation/access_rights/"},"container":{"name":"Karadeniz Fen Bilimleri Dergisi","issnPrinted":null,"issnOnline":"2564-7377","issnLinking":null,"ep":"925","iss":null,"sp":"894","vol":"13","edition":null,"conferencePlace":null,"conferenceDate":null},"documentationUrls":null,"codeRepositoryUrl":null,"programmingLanguage":null,"contactPeople":null,"contactGroups":null,"tools":null,"size":null,"version":null,"geoLocations":null,"id":"doi_dedup___::3ffb672861414e730479b4c144a45b53","originalIds":["10.31466/kfbd.1268512","50|doiboost____|3ffb672861414e730479b4c144a45b53","oai:acikarsiv.beun.edu.tr:20.500.12628/28174","50|od______3105::ef383def8ea11e353544c79a9c1680a5"],"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.31466/kfbd.1268512"},{"scheme":"handle","value":"20.500.12628/28174"}],"dateOfCollection":null,"lastUpdateTimeStamp":null,"indicators":{"citationImpact":{"citationCount":0,"influence":2.5349236e-9,"popularity":2.1399287e-9,"impulse":0,"citationClass":"C5","influenceClass":"C5","impulseClass":"C5","popularityClass":"C5"}},"instances":[{"pids":[{"scheme":"doi","value":"10.31466/kfbd.1268512"}],"type":"Article","urls":["https://doi.org/10.31466/kfbd.1268512"],"publicationDate":"2023-09-15","refereed":"peerReviewed"},{"pids":[{"scheme":"handle","value":"20.500.12628/28174"}],"alternateIdentifiers":[{"scheme":"doi","value":"10.31466/kfbd.1268512"}],"type":"Article","urls":["https://hdl.handle.net/20.500.12628/28174"],"publicationDate":"2025-08-09","refereed":"nonPeerReviewed"}],"isGreen":false,"isInDiamondJournal":false}
local.import.sourceOpenAire

Dosyalar

Koleksiyonlar

Publications