UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI I - Deneme Sınavı - 3

Bakı eğimin yönüdür; bir pikseli komşularına göre değerlendirerek en yüksek eğimli değere göre yöneliminin belirlenmesidir. Analiz sonrası oluşan bakı haritalarında dört ana yön ve bu ana yönler arasındaki ara yönler ile düz alanlar açısal aralık değerlerine göre gözlenir. Kuzey, güney, doğu, batı, güneydoğu, güneybatı, kuzeydoğu, kuzeybatı gibi.

Sayısal Yükseklik Modeli, topografik yüzeyde bulunan tüm detaylara (şev, dere, vadi, sırt, bina, ağaç vb.) ait konum ve koordinat bilgilerinin, farklı enterpolasyon yöntemleri kullanılarak matematiksel olarak ifade edilmesidir.

Rölyef Haritalar, güneşin azimuth ve yükseklik (Altitude) açı değerleri ile sayısal arazi modeli üzerinde gölgeleri hesaplanan, iki boyutlu düzlemde üç boyut algısı yaratan haritalardır.

Eğim, yüksekliğin x ve y yönlerindeki değişiminin derece veya yüzde cinsinden hesaplatılmasıdır.

Derece cinsinden eğim, düşey mesafenin yatay mesafeye oranının tanjant açısıyla ifadesidir.

Yüzde cinsinde eğim ise, yüksekliğin yatay mesafeye oranının yüzde olarak ifadesidir.

Eğim analizi, yükseklik girdisi üzerinden hesaplanan eğim gruplarının tematik aralıklarla gösterildiği haritadır.

Eğim, yüksekliğin x ve y yönlerindeki değişiminin derece veya yüzde cinsinden hesaplatılmasıdır.

Derece cinsinden eğim, düşey mesafenin yatay mesafeye oranının tanjant açısıyla ifadesidir.

Yüzde cinsinde eğim ise, yüksekliğin yatay mesafeye oranının yüzde olarak ifadesidir.

Netcad teknik uzmanlarından 7/24 teknik destek hizmeti alabileceğiniz, 72.000’i aşkın üyesinin her an soru sorabildiği bilgi paylaşım platformudur. Netcad Portal Forum platformuna http://portal.netcad.com.tr/display/HELP/ NETCAD+Forum adresinden ulaşabilirsiniz.

Aster uydu alıcısı ile elde edilen uydu fotoğraflarından alterasyon alanlarını belirlemede Band4/Band5 ya da Band4/Band6 ve Band4/Band9 oranlamaları kullanılır.

Lanstad uydu alıcısından elde edilen verilerle kil mineralleri, mikalar, karbonatlar, sülfatlar ve hidratlar Band5/Band7 oranlaması ile daha belirgin hale gertirilirler.

Aster alıcısının termal bölgesine ait Band11/Band10 ve ya Band11/Band12 oranlamaı ile silisce zengin alanların ortaya çıkartılması mümkündür.

Tarım, çevre ve orman için indis uygulamaları kapsamında yapılan Tuzluluk analizlerinde uydu görüntüleri Landsat TM,Landsat MSS, Landsat7, Landsat8,SPOT, ASTER, IKONOS, MODIS ve IRS alıcılarının sağladığı veriler kullanılabilir.

"Lanstad alıcısının NIR ile Red bantlarının toplamının, SWIR B1 ile Green bantlarını toplamına oranlanması ile kirli su alanlarının ortaya çıkarılması mümkündür." ve "Landsat alıcısının SWIR B1 ve SWIR B2 bantlarının formül dahilinde hesaplanması ile tuz içeriğince zangin alanların ortaya çıkarılması mümkündür." bilgileri doğru bilgilerdir. "Aviris alıcısının VNIR B3N ve SWIR B5 bantlarının formül dahilinde hesaplanması ile yaprak su içeriği analizi gerçekleştirilebilir." bilgisi yanlış bir bilgidir. Yaprak su içeriği analizi Landsat alıcısının VNIR B3N ve SWIR B5 bantlarının formül dahilinde hesaplanması ile gerçekleştirilebilir.

Referanslar, CAD katmanları hariç diğer tüm proje verileri (raster, online harita, konumsal veri tabanı tabloları vb.) için kullanılmaktadır. Uzaktan algılama uygulamalarında kullanılacak raster veriler ve uydu görüntülerinin yanı sıra; GIS projelerindeki spatial (konumsal) tablolarda referanslar altına eklenmekte ve eklenen her bir referans için farklı özelliklere müdahale edilebilmektedir.

Görüntü Sınıflandır penceresindeki;
• Sınıf Sayısı; satırına sınıflandırma sonrasında oluşması istenilen sınıf sayısı girilir.
• Iterasyon; kontrolsüz sınıflandırma yöntemi olan ISODATA yönteminde kullanılacak olan işlem tekrar sayısıdır.
• Uygulama için seçilen görüntü pencerenin sol alt kısmında yer alan Orijinal Görüntü bölümünde, sınıflandırma işlemi sonrasında oluşacak görüntü ise Sınıflandırılmış Görüntü bölümünde ön izlenir.
• Pencerenin sol üst kısmındaki Kriter Renk; sınıflandırma işleminde oluşturulan sınıf kümesine ait rengi, Gösterim Rengi; sınıflandırma sonrasında sonuç veri üzerinde sınıf kümesinin hangi renk ile gösterileceğini belirtir.
Açıklama; sınıfa ait ad, türü vb. açıklamaların tanımlanacağı, Piksel; sınıf kümesine atanmış piksel sayısını, Alan; sınıf kümesine ait alan değeri ve %; sınıf kümesinin toplam görüntü üzerindeki yüzde değerini
belirtir.

Kontrollü (Denetimli/Eğitimli) Sınıflandırma, kullanıcının kontrolünde uygulanan bir metottur. Kullanıcı, çalışma alanının arazi örtüsü hakkında verilen ön bilgiler kullanılarak sınıflandırma için gerekli istatistiki temel oluşturulur ve sınıflandırma bu temel üzerine kurulur.

Netcad/ANALIST modülü ile kontrollü sınıFLandırma En Yakın Mesafe, En Yüksek Olasılık ve Spektral Açı yöntemleri ile gerçekleştirilebilmektedir.

Sınıflandırılmış uydu görüntülerinin doğruluklarının belirlenmesi amacıyla iki farklı yöntem yaygın olarak kullanılmaktadır. Bunlardan ilki Chi-Kare (X²) testi ile hatalı sınıflandırılan piksellerin belirlenmesi, diğeri ise hata matrisi ve Kappa (K) Katsayısı ile doğruluk analizidir.

Vektörizasyon işlemi, uydu görüntüsüne ait aynı renk değer aralığına sahip piksel alanlarının, harita koordinatlarında vektör yapıdaki alan verilerine dönüştürür.

Doğruluk Analiz Raporu içerisinde;
• Genel Doğruluk: tüm doğru atanmış piksel sayısı/tüm pikseller sayısı,
• Kullanıcı Doğruluğu: bir sınıfa ait doğru sınıflandırılan piksel sayısı/o sınıftaki toplam piksel sayısı,
• Üretim Doğruluğu: bir sınıfa ait doğru sınıflandırılan piksel sayısı/bir sınıftaki olması gereken gerçek piksel sayısı,
• Kappa (K) Katsayısı Değeri: tüm değerleri göz önünde bulundurarak hesaplanan katsayıdır.

Kappa (K) Katsayısı sınıflandırmanın doğruluğunu ağırlıklı olarak hesaplayan bir istatistiksel ölçü olarak kullanılır. Hata matrisinin satır/sütun toplamları ve köşegeni üzerindeki elemanlar kullanılarak elde edilir.

Bulunan Kappa(K) Katsayısı değeri;

• 0.0 ise sınıflandırılmış ve referans verileri arasında uyuşma olmadığını,
• 0.4 ve aşağı ise sınıflandırma performansının yetersiz olduğunu,
• 0.75 ve fazlası sınıflandırma performansının çok iyi olduğunu,
• 1.0 ise tam uyuşum olduğunu göstermektedir.

En Yüksek Olasılık (Maksimum Likelihood), olasılığın tüm sınıflar için eşit olduğu ve sınıf kontrol verilerini oluşturan noktalar kümesindeki dağılımın Gauss normal dağılımı olduğu kabul edilir. Bu kabulün ışığı altında normal dağılımın ortalama vektörü ve kovaryans matrisi ile tanımlanır. Belirli sınıfa ait olan görüntü elemanları için istatiksel olasılık hesaplanır. Olasılık yoğunluk fonksiyonları sınıfı belirlenmemiş aday pikselin belirlenmesinde kullanılır.