UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI I - Deneme Sınavı - 9

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.

En yüksek olasılık, olasılığın tüm sınıflar için eşit olduğu ve sınıf kontrol verilerini oluşturan noktalar küme­sindeki dağılımın Gauss normal dağılımı olduğu kabul edilen kontrollü sınıflandırma yöntemidir.

En yakın mesafe, her bir arazi sınıfına ilişkin örnekleme bölgelerinin istatistiksel olasılık değerleri hesaplanarak bilinmeyen her bir pikselin en çok benzer olduğu sınıfa atan­ması yöntemidir.

Spektral açı yönteminde görüntü üzerindeki her piksel, belirlenmiş sınıflar ile karşılaştırılır. Karşılaştırmada, sınıf orta­lama rengi ile pikselin rengi arasındaki açı hesapla­narak sınıf ataması yapılır.

Değer aralığı, eğri geçirme yöntemini (Marching Squares algoritması) kullanarak belirlenen aralıkların alanlarını oluşturur. Piksel değerleri gradient olan uydu görüntülerinde (örneğin; arazi modelinden yükseklik haritası oluşturma) kullanılması önerilir.

Tek değer, piksel sınırları boyunca belirlenen değerlerin alanlarını oluşturur. Sınıflandırma sonrasında oluşan uydu görüntüsü üzerinde uygulanarak sınıf alanlarının vektöre dönüştürülmesi için kullanılabilir.

Sınıflandırma işlemi sonrasında elde edilen görüntüye ait sınıfların alan dağılım raporunun hazırlan­ması için Analiz menüsü altındaki Georeport kullanılır. Oluşturulan raporun Katman Yöneticisi/Mesajlar sekmesi altında listelendiği görülür.

Histogram eşitlemesi ile raster veride parlaklığın en çok toplandığı alana en büyük kontrast zenginleştirmesi uygulanmaktadır.

Sınıflandırma, uydu görüntüleri üzerinden anlamlı sayısal tematik haritalar üretme işlemidir. Diğer bir ifadeyle bir veri grubu içinde belirli bir sınıf oluşturan objelerin benzerliğinden yola çıkarak ve özelliklerine göre seçilerek gruplandırılması olarak tanımlanabilir. Sınıflandırma işlemi sonrasında ulaşılması istenilen sınıflar, görüntüdeki özellikler ile ilişkilendirilebildiği kontrollü gibi istatistiksel kontrolsüz olarak da belirlenebilmektedir.

Iterasyon; kontrolsüz sınıflandırma yöntemi olan ISODATA yönteminde kullanılacak olan işlem tekrar sayısıdır.

Görüntü Sınıflandır penceresindeki;

En Yakın Mesafe (Minimum Distance), yöntemde öncelikle her bir arazi sınıfına ilişkin örnekleme bölgelerinin istatistiksel olasılık değerleri hesaplanmakta ve bilinmeyen her bir piksel en çok benzer olduğu sınıfa atanmaktadır.

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.

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.

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.

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;

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

Değer Aralığı

Eğri geçirme yöntemini (Marching Squares algoritması) kullanarak belirlenen aralıkların alanlarını oluşturur. Piksel değerleri gradient olan uydu görüntülerinde (örneğin; arazi modelinden yükseklik haritası oluşturma) kullanılması önerilir.

Piksel sınırları boyunca belirlenen değerlerin alanlarını oluşturur. Sınıflandırma sonrasında oluşan uydu görüntüsü üzerinde uygulanarak sınıf alanlarının vektöre dönüştürülmesi için kullanılabilir.

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.