UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI II - Deneme Sınavı - 8

Birbirleriyle ilişkili olan verilerin birlikte tutulduğu yönetilebilir, güncellenebilir, taşınabilir ve anlamlandırılabilir kullanım amacına uygun olarak sistemli bir şekilde toplanmış düzenli bilgiler topluluğuna veritabanı (database) adı verilmektedir. Doğru cevap B'dir.

Projeksiyon parametresi belirlendikten sonra İleri (Next) tuşuna basılarak bir sonraki ekrana geçilir. Karşımıza çalışma alanımızın hangi dilimde (Zone) olduğu bilgisi gelmektedir. Doğru cevap D'dir.

Kontrolsüz sınıflandırma işlemi görüntü piksellerinin otomatik olarak sahip oldukları değerlere göre, farklı spektral aralıklı sınıflara atanması işlemidir.

Kümele işleminin hangi şartlarda yapılacağını belirlemek için; Sınıfların başlangıç numarası, En büyük iterasyon sayısı, Yüzde yakınsama,  Sınıftaki minimum piksel sayısı girilmektedir.

Yedi.

Uzaktan algılama uygulamalarında kontrollü sınıflandırma işlemi çalışılacak alan hakkında bilgi sahibi olunduğunda tercih edilen bir sınıflandırma işlemidir.

Arazi sınıfı aktif hale getirilerek.

Harita Görüntüleme (Map Display) ekranında uydu görüntülerinin kenarları siyah renkli olarak görülmektedir. Sınıflandırma işlemine başlamadan önce, bu siyah renkli alanların sınıflandırma işlemine dahil edilmemesi için maskelenmesi gerekmektedir.

Uydu görüntülerinin kenarlarında yer alan siyah alanları maskelemek için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Raster → Maske (Raster → Mask (r.mask)) seçilir. Açılan r.mask [raster, mask] penceresinden Raster sekmesi altında Maskeleme için kullanılacak raster adı (Name of raster to use as mask) bölümünden Band1 seçilir.

Kontrolsüz sınıflandırma işlemi için gerekli olan görüntü imza dosyasının oluşturulması için Görüntü → Görüntüyü sınıflandır → Girdileri eğitimsiz sınıflandırma için kümeleme (imagery → Classify image → Clustering input for unsupervised classification (i.cluster)) seçilir.

Açılan i.cluster penceresinden Girdi görüntü grup ismi (Name of input imagery group) olarak, daha önce oluşturulan grup_1 seçilir. Girdi görüntü altgrubunun adı (Name of input imagery subgroup) olarak altgrup_1 seçilir. Sonuç imzaları içeren çıktı dosya ismi (Name of output file containing result signatures) olarak kontrolsuz_signature girilir.

i.cluster penceresinde yer alan Ayarlar (Settings) sekmesine basılır. Kümele işleminin hangi şartlarda yapılacağını belirlemek için karşınıza çıkan alanlardan Sınıfların başlangıç numarası (initial number of classes (valid range 1-255)) değeri 10, En büyük iterasyon sayısı (Maximum number of iterations) değeri 30, Yüzde yakınsama (Percent convergence) değeri 98.0, Sınıftaki minimum piksel sayısı (minimum number of pixel in a class) değeri 20 olarak girilir. Gerekli değerleri girdikten sonra Çalıştır (Run) sekmesine basılarak kümele işlemi gerçekleştirilir.

Hem kontrolsüz sınıflandırma hem de kontrollü sınıflandırma işlemi için aynı grup ve altgrup kullanılacaktır. Sınıflandırma işlemi için kullanılacak grup ve altgrubu elde etmek için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Görüntü → Görüntü ve grup geliştir → Grup oluştur/düzenle (Imagery → Develop images and groups → Create/edit group [i.group]) seçilir.

Maksimum olabilirlik sınıflandırma (Maksimum likelihood classification) algoritmasını aktif hâle getirmek için Görüntü → Görüntüyü sınıflandır → Maksimum olabilirlik sınıflandırma (imagery → Classify image → Maximum likelihood classification (MLC) [i.maxlik]) seçilir.

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. Bu şekilde GRASS GIS Kontrollü Sınıflandırma Aracı (GRASS GIS Supervised Classification Tool) arayüzüne ulaşılır.

Vektör harita olarak dışarı aktarılan eğitim alanlarını kontrollü sınıflandırma işleminde kullanabilmek için, vektör haritanın raster harita olarak kayıt edilmesi gerekmektedir. Bu işlem için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Vektör → Harita Tipi Dönüşümleri →Vektörden raster’e (Vector → Map type conversions → Vector to raster [v.to.rast]) komutu seçilir.

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.

Katman yöneticisi ekranı toplam 5 alt bölümden oluşmaktadır.

Bölüm: Harita katmanları (Map layers) sekmesidir. Bu sekmede Harita gösterim

ekranında gösterilen harita katmanlarının listesi yer alır.

Bölüm: Komut konsolu (Command console) sekmesidir. Bu sekmede diret komutlar yazılarak GRASS’ın bütün fonksiyonları çalıştırılabilir.

Bölüm: Modül arama (Search modules) sekmesidir. Burada aramak istediğimiz

modülü yazıp Çalıştır (Run) tuşuna basılarak modülün nerede olduğu, bulanabilir.

Bölüm: Veri kataloğu (Data catalog) sekmesidir. Bu sekmede görüntülerimiz ağaç

dağılımını gösterilmektedir.

Bölüm: Python Shell sekmesidir. Bu sekme ile Python programlama dilinde istenilen kodlar yazılarak farklı uygulamalar yapılabilir.

Doğru cevap E'dir.

Bir katman üzerinde farenin sağ tuşuna tıkladığınızda ya da butona sol tuşla tıkladığınızda bir menü açılır. Bu menüde özellikler, katmanı silme, adını değiştirme (haritanın adını değil), görüntülenme ayarları (renk, sembol gibi d.rast ve d.vect seçenekleri), meta veri görüntüleme (r.info, v.info) ve eğer varsa öznitelik verilerini gösterme seçenekleri bulunur. Doğru cevap C'dir.

HIS raster katmanı ekle (Add HIS raster layer): Renk haritası oluşturmak için ton, yoğunluk ve (isteğe bağlı) canlılık kanallarında tanımlanmış iki ya da üç raster haritayı birleştirip görüntüler. Doğru cevap D'dir.

Harita Görüntüleme araç çubuğunda aşağıdaki kısayol tuşları bulunmaktadır:

Doğru cevap B'dir.

Analiz Menüsü seçildiğinde yeni bir menü açılacaktır. Bunlar:

Doğru cevap A'dır.

Mekânsal çözünürlük görüntüde ayırt edilebilir detay seviyesini gösteren bir özelliktir. Diğer bir ifade ile bir uydu görüntüsünde görünen detaylar algılayıcının mekânsal çözünürlüğüne bağlı olup bu değer görüntünün en küçük elemanı olan bir pikselin yeryüzündeki kapladığı alana karşılık gelmektedir. Doğru cevap C'dir.