UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI II

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.

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.

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.

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.

Başlangıç sınıf sayısı (initial number of classes (valid range 1-255)): İterasyon işlemi başlamadan önce, kümeleme işleminde başlangıç küme sayısını tanımlar.

Maksimum iterasyon sayısı (Maximum number of iteration): Bazı durumlarda sınıf kümelerinin kararlılıklarını gösteren yüzde yakınsama (percent convergence) değerine ulaşılamaz. Bu durumlarda kümeleme işleminin kaç iterasyon sonucunda bitirileceği maksimum iterasyon sayısı ile belirlenir.

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

Küme aralığı (Cluster separation): İterasyon aşamasında hangi kümelerin birleştirileceğini gösteren minimum ayırma değeridir. Varsayılan değeri 0.0’dır. Minimum sınıf veya küme aralığı artırıldığında, yüksek yakınsama yüzdesine ulaşmak için maksimum iterasyon sayısının artırılması gerekmektedir.

Minimum number of pixel in a class: Kümeleme işleminde bir kümenin tanımlanabilmesi için gerekli olan minimum piksel sayısını göstermektedir.

Eğitim alanlarının sayısallaştırılmasında kullanılan komutları içeren alandır. Bu alan üzerinde yer alan Yeni alan sayısallaştır (dijitize new area) komutu ile eğitim alanları çizilir.

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