UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI - Deneme Sınavı - 15

AOI Tools-Area Of Interest Tools (İlgi Alanı Belirleme Araçları): Görüntü üzerin- de sayılsallaştırma, tek ya da grup pikselleri belirlemek için kullanılacak araçları içerir (Şekil 3.17).

Signature Editor: Spectral sinyallerin toplanmasına, değerlendirilmesine ve güncellenmesine olanak sağlayan araçları içerir (Şekil 3.18).

Viewer1” penceresinde “AOI” menüsü altında “Tools” komut pen- ceresi açılır (Şekil 3.20).

Sınıflandırma işlemi hedeflenmiş bir çalışmada, piksel değerlerinin birbirine ya- kın olanları gruplandırılarak sınıflandırılmış sayısal harita üretirken, minimum ve maksimum piksel değerleri arasında kalan grup üyesi, tüm piksellere aynı yansıma değeri verilerek tüm pikseller için tek renk atanabilir. Grup içindeki tüm piksellerin tek değer alması “yeniden kodlama” (recode) işlem basamakları ile gerçekleştirilir.

Histogram Plots

Histogram plots, sinyal kalitelerinin değerlendirilmesini sağlar. Bu değerlendir- mede farklı sınıflara ait tayfsal karışıklıklarla (Spectrally confused) karşılaşılacak- tır. Tayfsal karışıklıklar, bir arazi örtüsü sınıfının birden daha fazla sinyali içerme- sinden kaynaklanır.

Bu grafiğin X ekseninde bandlar, Y ekseninde de sinyallerin ortalama (Mean) de- ğerleri bulunur (Şekil 3.35).

Parametric Rule: Bir sinyal setinin istatistiki bilgilerine dayanır.

Minimum Distance: Her bir sinta ortalamasından, (Mean) multispectral ara- lığında, her bir pikselin mesafesini hesaplar. Piksel kendine yakın olanın ortala- masına dayalı olarak sınıflanır.

Mahalanobis Distance: Bu eşitlik, sınıflandırma algoritmasını içeren para- metrelerdir. Her bir sınıfın her bir bandına ilişkin normal veri dağılımını içerir. Genellikle “Minimum Distance” seçeneğinden daha fazla ayırım sağlar.

Maximum Likelihood: Özel bir sınıfa ait pikselin olasılığına dayalı bir kural- dır. Özel sinyale ilişkin bir pikselin istatistiki olasılığını hesaplayan bir eşitliktir.

Parametric Rule: Bir sinyal setinin istatistiki bilgilerine dayanır.

Minimum Distance: Her bir sinta ortalamasından, (Mean) multispectral ara- lığında, her bir pikselin mesafesini hesaplar. Piksel kendine yakın olanın ortala- masına dayalı olarak sınıflanır.

Mahalanobis Distance: Bu eşitlik, sınıflandırma algoritmasını içeren para- metrelerdir. Her bir sınıfın her bir bandına ilişkin normal veri dağılımını içerir. Genellikle “Minimum Distance” seçeneğinden daha fazla ayırım sağlar.

Maximum Likelihood: Özel bir sınıfa ait pikselin olasılığına dayalı bir kural- dır. Özel sinyale ilişkin bir pikselin istatistiki olasılığını hesaplayan bir eşitliktir

Parametric Rule: Bir sinyal setinin istatistiki bilgilerine dayanır.

Minimum Distance: Her bir sinta ortalamasından, (Mean) multispectral ara- lığında, her bir pikselin mesafesini hesaplar. Piksel kendine yakın olanın ortala- masına dayalı olarak sınıflanır.

Mahalanobis Distance: Bu eşitlik, sınıflandırma algoritmasını içeren para- metrelerdir. Her bir sınıfın her bir bandına ilişkin normal veri dağılımını içerir. Genellikle “Minimum Distance” seçeneğinden daha fazla ayırım sağlar.

Maximum Likelihood: Özel bir sınıfa ait pikselin olasılığına dayalı bir kural- dır. Özel sinyale ilişkin bir pikselin istatistiki olasılığını hesaplayan bir eşitliktir.

Parametric Rule: Bir sinyal setinin istatistiki bilgilerine dayanır.

Minimum Distance: Her bir sinta ortalamasından, (Mean) multispectral ara- lığında, her bir pikselin mesafesini hesaplar. Piksel kendine yakın olanın ortala- masına dayalı olarak sınıflanır.

Mahalanobis Distance: Bu eşitlik, sınıflandırma algoritmasını içeren para- metrelerdir. Her bir sınıfın her bir bandına ilişkin normal veri dağılımını içerir. Genellikle “Minimum Distance” seçeneğinden daha fazla ayırım sağlar.

Maximum Likelihood: Özel bir sınıfa ait pikselin olasılığına dayalı bir kural- dır. Özel sinyale ilişkin bir pikselin istatistiki olasılığını hesaplayan bir eşitliktir.

Renkli görüntüler bilgisayar ekranlarında 24 bit’lik veri olarak görüntülenir. Görüntüleme R(Kırmızı), G(Yeşil), B(Mavi) kodlanmış aynı objeye ait üç adet gri düzeyli görüntünün üst üstle ekrana iletilmesi ile oluşur.

Renkli görüntüler bilgisayar ekranlarında 24 bit’lik veri olarak görüntülenir.

Elektromanyetik spektrumda 0,4-0,5 mm dalga boyu mavi renge; 0,5-0,6 mm dalga boyu yeşil renge; 0,6-0,7 mm dalga boyu kırmızı renge karşılık gelir.

True Color, doğal renkli görüntü anlamına gelmektedir.

Uydu görüntüsünü doğal renklerde görüntülemek için raster menüsü kullanılmalıdır.

Adım 1: Erdas Imagine programı çalıştırılır. “\uygulama05” dizini altında “landat_tm.img” görüntüsü “Viewer1”de görüntülenir. “Raster” menüsü altında “Band Combinations” ifadesi seçilir ve açılan komut penceresi Band1 karşılığına 3, Band2 karşılığına 2, Band3 değeri olarak da 1 seçilerek “OK” düğmesine basılır. Bu işlem ile, uydu görüntüsünün gerçek renklerde (True Color) görüntülenmesi sağlanır.

Sayfa 40'ta yer alan 2.2 numaralı tablo incelendiğinde bu renklerin sulak alana karşılık geldiği görülür.