UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI II - Deneme Sınavı - 10

Yüzde Yakınsama (Percent Convergence): Yüzde yakınsama değeri, iterasyon aşamasında hangi kümenin kararlı hâle geldiğini gösteren değerdir.

Kontrolsüz sınıflandırma sonucu oluşan sınıflar için her bir sınıfın görüntü üzerinde kaç hektarlık alana karşılık geldiği ve bir sınıfın sahip olduğu toplam piksel sayısı
gibi istatistiki bilgiler Katman Yöneticisi (Layer Manager), Harita Katmanları (Map Layers) bölümünden elde edilebilir. Bu işlem için Harita Katmanları (Map Layer) bölümünde bir önceki aşamada oluşturulan Kontrolsuz_Siniflandirma raster haritası üzerinde sağ tıklayıp Raster istatistik raporu (Report raster statistics) seçilir

Kontrollü sınıflandırma işleminin gerçekleştirileceği çalışma alanı sınırlarını belirlemek için Harita Görüntüleme (Map Display) ekranı üzerinde aşağıdaki işlemler yapılır
1. 2D görünüm (2D view) alanından vektör sayısallaştırıcı (Vector digitizer) seçilir.
2. Açılan vektör sayısallaştırıcı menüsünden Yeni vektör harita (new vector map) üzerine basılır.
3. Açılan Yeni vektör harita oluştur (Create new vector map) pencresinden, yeni vektör haritanın adı (Name for new vector map) Siniflandirma_Siniri olarak
yazılır. Öznitelik tablosu oluştur (Create attribute table) seçili yapıldıktan sonra Tamam (OK) sekmesine basılır.
4. Karşınıza çıkan GRASS GIS Öznitelik Tablo Yöneticisi (GRASS GIS Attribute Table Manager) penceresinden Kapat (Close) seçilerek işlem sonlandırılır.

Kontrollü sınıflandırma işleminde eğitim verilerini toplamak için Görüntü → Görüntüyü
sınıflandır → Kontrollü sınıflandırma için etkileşimli girdi (imagery → classify → Interactive input for supervised classification [g.gui.class]) seçilir

Vektör’den raster’e dönüştür (v.to.rast) penceresinin Gerekli (Required) sekmesi altında Girdi vektör haritasını adı (Name of input vector map) Egitim_Verisi olarak seçilir. Çıktı raster haritasının adı (Name of output raster map) Egitim_Verisi_Raster olarak girilir. Raster değerlerin kaynağı (Source of raster values) listeden attr (attribute:öznitelik) olarak seçilir.

Kontrollü sınıflandırma işleminde girdi olarak gerekecek imza dosyasını üretmek için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Görüntü → Görüntüyü sınıflandır → Denetlenen MLC için girdi (Imagery → Classify image → Input for supervised MLC [i.gensig]) seçeğine basılır

Üretilen sınıflandırma haritasına kendi renklerimizi atamak için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Raster → Renkleri yönet → Renk kurallarını interaktif olarak yönet (Raster → Manage colors → Manage color rules interactively) seçilir

Kontrollü sınıflandırma yapılacak alanın sınırını belirlemek için Atatürk Barajı’nın olduğu alana yakınlaşılır.  Yeni alan sayısallaştır (Digitize new area) komutu seçilir ve kare bir alan çizilir. Karşınıza çıkan Öznitelik tanımla (Define attributes) penceresinde Gönder (Submit) sekmesine basılarak çizim işlemi bitirilir

Eğitim verisi toplama işleminin ilk adımı sınıflandırmada kullanılacak sınıfların oluşturulmasıdır. Bu işlem için GRASS GIS Kontrollü Sınıflandırma Aracı (GRASS GIS Supervised Classification Tool) penceresinde Sınıf yöneticisi (Class maneger) sekmesine basılır.

Kontrollü sınıflandırma işleminden önce oluşturulacak sınıflara ait eğitim verisi toplanır.

Toplam hata miktarının belirlenmesi yapılır.

İki görüntüde de belirgin ve net yerlerin bulunmasıdır.

Daha net görsel olarak kontrolü yapılmış olur.

Landsat 8 uydusu 11 Şubat 2013’te fırlatılmıştır.

Dört.

İki adet.

15 metre-100 metre

Su kalitesi ölçme ve yüksek irtifada bulunan tülümsü bulutları (sirrus bulutları) tespit etme çalışmalarında kullanılmaktadır.

Kalite değerlendirme bandı (QA).

3