Uydu Görüntülerinin Sınıflandırılması

Uzaktan algılamanın temel görevlerinden birisi uydu görüntülerinden yararlanarak yeryüzünün mevcut arazi kullanımını/arazi örtüsünü tanımlayan tematik haritalar elde etmektir.

Günümüzde görüntü sınıflandırılması için çok sayıda yöntem geliştirilmiştir. GRASS yazılımı standart yöntemlerin kullanımı için bir yaklaşım sunmaktadır.Yazılımın açık kaynak kodlu olması nedeniyle geliştirilen yeni sınıflandırma yöntemleri C veya farklı programlama dilleri ile yazılıma eklenebilmektedir.

Genel olarak görüntü sınıflandırma işleminde ortak olan iki farklı yaklaşım vardır.
Bunlar kontrolsüz sınıflandırma ve kontrollü sınıflandırma yaklaşımlarıdır. Her iki yaklaşımda da sınıflandırma işlemi iki ana işlemin yapılmasını gerektirmektedir. İlk aşamada pikseller spektral yansımalarına göre kümelenmekte, ikinci aşamada ise sınıflarına atanmaktadır.

Çalışmada kullanılacak uydu görüntülerini yazılıma aktarmak için GRASS GIS 7.1.svn GUI programı çalıştırılır. Açılan GRASS GIS sayfasından sırasıyla (1) GRASS GIS veri tabanı dizini seç (Select GRASS GIS database directory) alanından çalışılacak veritabanı D:\UA2 olarak ayarlanır. (2) GRASS konumu seç (Select GRASS location) bölümünde Unite_4 adlı bir GRASS konumu tanımlanır. Tanımlanan GRASS konumunun koordinat sistemi WGS84 UTM ZONE 37 olarak ayarlanır. (3) GRASS harita takımı seç (Select GRASS Mapset) bölümünden Siniflandirma adlı bir harita takımı oluşturulur. Gerekli işlemler yapıldıktan sonra Siniflandirma seçili hâle getirilip, Start GRASS session sekmesine basılarak yazılım çalıştırılır.

Sınıflandırma işleminde kullanılacak uydu görüntülerinin yazılıma aktarılması için
Dosya → Raster veri içe aktar → temel formatları içe aktar (File → import rasters data → common formats import (r.in.gdal)) seçilir. Açılan Raster veri içe aktar (Import raster data) penceresinden Kaynak tipi (Source type) olarak Dizin (Directory) işaretlenir. Format olarak GeoTIFF seçildikten sonra Gözat (Browse) sekmesine basılarak bilgisayardan uydu görüntüsü bantlarının kayıtlı olduğu klasör tanımlanır. Raster katman listesi (List of raster layer) bölümünden ilk 7 bant seçilir. Son olarak İçe aktar (Import) sekmesine basılarak veriler çalışma klasörüne eklenir.Aktarma işlemi tamamlandıktan sonra Kapat (Close) sekmesine basarak Raster veri içe aktar (Import raster data) penceresi kapatılır. Yazılıma yüklenen bantlar Katman Yöneticisi (Layer Manager) ve Harita Görüntüleme (Map Display) ekranlarında gözlemlenebilir.

Bantları yazılıma ekledikten sonra çalışma bölgesinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu işlem için Ayarlar → Bölge → Bölge Ayarla → (Settings → region → set region [g.region]) seçilir.Açılan g.region penceresinden Çalışma bölgesini eşleşen raster haritalardan oluştur (Set region to match raster maps) alanı Band1 olarak ayarlayıp Çalıştır (Run) sekmesine basılır . Bu şekilde çalışma sınırları Band1 sınırları olarak ayarlanmıştır.(Şekil 4.5)

GRASS yazılımında Region (Bölge) diktörtgen bir sınırla tanımlanan GRASS lokasyonunun bir alt elemanıdır. Bölge, GRASS yazılımında yapılacak herhangi bir
raster uygulaması veya görüntü işlemi için çalışma bölgesinin sınırlarının belirlenmesi açısından son derece önemlidir. Bölge, GRASS yazılımı ile çalışırken tanımlanması gereken bir çalışma parametresidir.

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. Maskeleme için kullanılacak raster değeri (Raster value to use for mask) alanına 0 değeri girilir. Daha sonra Oluştur (Create) sekmesine basılır. Bu sekme altında yer alan Ters maskeleme oluştur (Create inverse mask) seçeneği seçili hâle getirilir. Çalıştır (Run) sekmesine basarak maskeleme işlemi gerçekleştirilir.

Maskeleme işleminin sadece birinci banda uygulanmasına rağmen diğer tüm bantların kenarlarındaki siyah renkler de maskelenmiştir. Maskeleme işlemi sonucunda MASK adlı raster bir katman üretilmektedir. Bu katman silindiğinde veya r.mask penceresinde Remove (Geri al) işlemi yapıldığında yapılan maskeleme işlemi iptal edilmektedir.

Kontrolsüz sınıflandırma işlemi görüntü piksellerinin otomatik olarak sahip oldukları değerlere göre, farklı spektral aralıklı sınıflara atanması işlemidir. GRASS yazılımı kullanılarak gerçekleştirilen kontrolsüz sınıflama işlemi iki aşamadan oluşmaktadır. Bu aşamalar, görüntü piksellerinin kümelenmesi ve kümelenen piksellerin sınıflandırılmasıdır.

GRASS yazılımı ile gerek kontrolsüz sınıflandırma gerekse kontrollü sınıflandırma işlemlerinin yapılabilmesi için raster haritaların (bantlar) bir grup (Group) ve altgrup (subgroup) altında birleştirilmesi gerekmektedir.

GRASS yazılımında grup, raster haritaların birleştirilmesi ile oluşturulmaktadır.

Alt grup ise oluşturulan grubun bir alt veri seti olup, görüntü sınıflandırılmasında esas alınan bantları temsil etmektedir.

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.Açılan pencereden Var olan grubu seç veya yeni grup adı gir (select existing group or enter name of new group) alanında, yeni grup adı olarak grup_1 girilir. Daha sonra Ekle (Add) sekmesine basılır. Açılan pencereden 1’den 7’ye kadar olan tüm bantlar seçilip Tamam (OK) sekmesine basılır.Bantları grup içine ekledikten sonra, Altgrup oluştur/düzenle (Edit/create subgroup) önündeki kutucuk işaretlenir. Karşınıza Grup_1 değişti değişiklikleri uygulamak istermisiniz? (Group was changed, do you want to aplly changes?) uyarı penceresi açılacaktır. Bu uyarı penceresinde Evet (Yes) seçeneğine basılır.Açılan Var olan altgrubu seç veya yeni altgrup adı gir (Select existing subgroup or enter name of subgroup) alanından altgrup adı altgrup_1 olarak tanımlanır. Hepsini seç (Select all) sekmesine basarak grup_1 içindeki tüm bantlar altgrup içine taşınır. Tamam (OK) sekmesine basarak işlem bitirilir (Şekil 4.11). Bu şekilde grup_1 adlı görüntü grubu ve altgrup_1 adlı bir alt grup oluşturulmuştur.

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 (Şekil 4.14). Gerekli değerleri girdikten sonra Çalıştır (Run) sekmesine basılarak kümele işlemi gerçekleştirilir. 

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

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.Açılan i.maxlik penceresinden Gerekli (Required) bölümünden Girdi görüntü grubunun adı (Name of the input imagery group) alanında grup_1 seçilir. Girdi görüntü alt grubunun adı (Name of the input imagery subgroup) alanından altgrup_1 seçilir. İmza verilerini içeren girdi dosyanın adı (Name of the input file containing signatures) olarak kümeleme bölümünde oluşturulan kontrolsuz_signature seçilir. Sınıflandırma işlemi sonucunda oluşacak raster haritanın adı (Name of the output raster map holding classification results) bölümüne ise Kontrolsuz_Siniflandirma yazılır. Gerekli bölümleri doldurduktan sonra Çalıştır (Run) sekmesine basarak kontrolsüz sınıflandırma işlemi gerçekleştirilir.

Gerçek renkli görüntü oluşturmak için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Raster → Renkleri yönet → KYM oluştur (Raster → Manage colors → Create RGB) seçilir. Açılan r.composite penceresinden kırmızı (red) bant olarak Band4, yeşil (green) bant olarak Band3, mavi (blue) bant olarak Band2 seçilir. Çıktı raster harita adı KYM olarak girilip Çalıştır (Run) sekmesine basılır. Bu şekilde gerçek renkli bir görüntü oluşturulur.

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 (Şekil 4.24). Bu şekilde GRASS GIS Kontrollü Sınıflandırma Aracı (GRASS GIS Supervised Classification Tool) arayüzüne ulaşılır.

Eğitim verisi toplama işlemine yeşil renkli tarım alanlarını elde etmek için Tarim_Yesil_ Alan sınıfı ile devam edilecektir. Bu işlem için Sınıf yöneticisi (class manager) bölümünden Tarim_Yesil_Alan sınıfı aktif hâle getirilir. Yeni alan sayısallaştır (Dijitize new area) sekmesine basılarak yeşil renkli tarım alanları sayısallaştırılır. Tarım alanlarında koyu yeşil ve açık yeşil renkli alanlar mevcuttur. Eğitim verisi için her iki renge sahip alanlardan eğitim verisi toplanması gerekmektedir. Bu şekilde farklı yeşil renk tonuna sahip tarım alanları aynı sınıfa atanabilecektir. Su alanında olduğu gibi yeşil tarım alanları için birkaç farklı yerden eğitim verisi toplanması sınıflandırmanın doğruluğunu artıracaktır. Şekil 4.30’da örnek bir eğitim verisi toplama işlemi gerçekleştirilmiştir. Tarım_Yesil_Alan için toplanan eğitim verisinde hem koyu yeşil renkli hem de açık yeşil renkli alanlar mevcuttur.

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.Karşınıza çıkan i.gensig penceresinden Yer doğrulama eğitim haritası (Ground truth training map) olarak Egitim_Verisi_Raster dosyası seçilir. Girdi görüntü grubunun adı (Name of Iiput imagery grup) olarak grup_1, Girdi görüntü altgrubunun adı (Name of input imagery subgrup) olarak altgrup_1 seçilir. Oluşacak imza dosyası adı (Name of output file containing result signatures) kontrollu_signature olarak girilip Çalıştır (Run) sekmesine basılır. Bu şekilde kontrollü sınıflandırma işlemi için gerekli imza dosyası, eğitim verileri içinde yer alan sınıflara ait piksellerin ortalamaları ve kovaryans matrislerinin hesaplanması ile elde edilmiş olur.