UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI I

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.

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

Görüntü Sınıflandır penceresinin sol üst kısmında oluşan sınıflara ait "Kriter Renk", "Gösterim Rengi", "Açıklama", "Piksel", "Alan", "%" kolonlarının dolduğu gözlenir. Gösterim Rengi ve Açıklama kolonlarında kullanıcı tanımlı değişiklikler yapmam mümkündür.

En Yakın Mesafe ve Spektral Açı yöntemlerinde Sınıf Sayısı ve Iterasyon satırlarının pasif olduğu görülürken, En Yüksel Olasılık yönteminde Tolerans, Sınıf Sayısı ve Iterasyon satırlarının pasif olduğu görülmektedir.

Netcad/ANALIST sınıflandırma işlemi sonucu üretilen sonuçla birlikte proje  Uygulama Menüsü/Kaydet/Farklı Kaydet işlemi ile UYG_SINIFLANDIRMA.NCZ olarak saklanır.

Örnekleme alanları daha öncesinde görüntü üzerinden belirlenmiş ve alan geometrisinde sayısallaştırılmış olabileceği gibi (klavyeden F3: Seç) işlem esnasında da (kalvyeden F2: Çevir) belirlenebilir.

Oluşturulan sınıfların tanımı saklanarak diğer yöntemlere göre kontrollü sınıflandırma yapılacağı durumda şablon olarak kullanılabilir. Sınıflara ilişkin oluşturulan tanımları ve renk tanımlarını saklamak için sağ tuş Renk Şeması Sakla işlemine girilir. Dizin ve dosya ismi verilerek renk şeması *.rsm uzantılı olarak saklanır.

Piksel ile en yakın olduğu sınıf arasındaki açı, kullanıcının verdiği "Tolerans" değerinden fazla ise piksel sınıflandırılamaz, "SINIF YOK" sııfına atanır. Tolerans olarak verilen değer, bu sınıflandırmadaaçı olarak değerlendirilir. 0 ile Pi sayısı (3,14) arasında olmalıdır.

Kappa (K) Katsayısı sınıflandırmanın doğruluğunu ağırlıklı olarak hesaplayan bir istatistiksel ölçü olarak kullanılır. Haya matrisinin satır/sütun toplmaları 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.