UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI II

Uzaktan algılamanın temel görevlerinden birisi uydu görüntülerinden yararlanarak yeryüzünün mevcut arazi kullanımını/arazi örtüsünü tanımlayan tematik haritalar elde etmektir. Uydu görüntülerinin sınıflandırılması, tematik bilgi elde edilmesinde kullanılan yöntemlerden biridir.

GRASS harita takımı seç (Select GRASS Mapset) bölümünden Siniflandirma adlı bir harita takımı oluşturulur.

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.

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 göz- lemlenebilir.

Bantları yazılıma ekledikten sonra çalışma bölgesinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu iş- lem için Ayarlar → Bölge → Bölge Ayarla → (Settings → region → set region [g.region]) seçilir

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

Uydu görüntülerinin kenarlarında yer alan siyah alanları maskelemek için Katman Yöneticisi (Layer Manager) penceresinden Raster → Maske (Raster → Mask (r.mask)) seçilir.

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.

Görüntü Verilerinin Kümelenmesi 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

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