UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI - Deneme Sınavı - 9

Vektörizasyon işlemi sonucunda oluşan vektör verilere ait öznitelik bilgilerini incelemek için, “Bağlantı Yönetici/Sınıf Tanımları” komut penceresi içersinde yer alan “poly1” sınıfı üzerinde farenin sağ tuşuna basılır ve açılan menüden “Tablo” seçilir. 

Doğru yanıt A'dır.

“Özgün Değerler Makrosu” tanımlama işlemi ile, veritabanı içerisinde yeralan tüm renk değerleri, ait oldukları renkler tanımlamaları ile gelecektir. Fakat bu renklerin tamamı aynıdır. Bu nedenle tüm tanımlar seçilerek, üzerinde farenin sağ tuşuna basıldığında açılan menüden, “Renk Aralığı Seç” düğmesine basılır. Açılan komut penceresinden, istenilen renk seçimi yapılarak “Referans Özellikleri” komut penceresi “Tamam” düğmesine basılarak kapatılır.

Doğru yanıt C'dir.

Ana hatları ile sayısal görüntüler dört farklı grupta özetlenebilir.

Doğal renkli görüntü, elektromanyetik spektru- mun kırmızı (R), yeşil (G) ve mavi (B) bölgelerinden alınmış sayısal görüntüle- rin bilgisayar ekranında RGB katmanlarında görüntülenmesi ile elde edilir.

Uzaktan Algılama çalışmalarında kullanılan raster veriler, uydu görüntüsü bazında tek band gri tonlu görüntülerdir.

“Renk Bandı Birleştirme İşlemi”, aynı bölgede eş za- manlı olarak kaydedilmiş farklı bantlara ait raster veri- lerden, “Çok Renkli Raster Veri” elde edilmesi işlemi- dir.

Bitki ve toprak arasındaki farklılıkları, or- manlık alanları ve kıyı çizgisinin haritalanması çalışmalarında 1. band önemli rol oynar.

Canlı bitkilerin yeşil bölümlerini ise 2. bandın kullanımı ile belirlemek daha kolay olmaktadır.

3. Band kullanımı ile de farklı bitki türlerinin tespiti, litoloji ve toprak arasındaki sınırın saptanması işlemleri kolaylaşmaktadır.

Bitkilerin miktarını saptamada, litolojilerin tanımlanmasında, toprak/litoloji ve kara/ su arasındaki kontrastlığın belirlenmesinde ise 4. band etkindir.

5. band  kurak alanlar, su miktarı, kar ve buz arasındaki farkın bulunmasında kullanılır.

Kullanıcı tarafından seçilen, yükseklik ve genişlik boyutları uyumlu herhangi 3 farklı raster verinin istenilen bantlarını, renkli raster veri haline getirilmesi işlemi, renk bandı birleştirme olarak bilinmektedir. 12 basamaktır.

“Denetimsiz Sınıflandırma” işleminde; kullanıcı müdahalesi olma- dan, yazılım tarafından uygulanan işlem basamakları ile otomatik olarak piksel- lerin kümelendirilmesi gerçekleştirilmektedir.

Self Organizing  minimum girdi ile kümelerin oluşturulması işlemidir.

Sınıflandırma işleminde, hata analizinin en genel yapısı, sınıflandırma hata mat- risleridir. Bu matrisler, Confusion matrix ya da olasılık tablosu olarak tanımlanır.

Uzaktan Algılama çalışmalarında, uydu görüntülerinden yararlanılarak tespit edilen, arazi örtüsü ve arazi kullanımı bilgilerinin doğruluk değerlendirilmesinde KAPPA ölçümü kullanılır.

Son adım

Adım 9: Analiz sonrasında elde edilen “Kappa (K) katsayısı” sınıflandırmanın doğruluğunu ağırlıklı olarak hesaplayan bir istatistiksel ölçü olarak kullanılır.

Genellike K değerinin %80’in üzerindeki değerleri, iyi bir sınıflan- dırmayı gösterirken %40’ın altı ise kötü bir sınıflandır- maya karşılık gelir.

Gerçekleştirilen Denetimli Sınıflandırma (Supervised Classification) ve Denetimsiz Sınıflandırma (Unsupervised Classification) işlemlerinin sonucunda ise, iki tip hataya rastlanmaktadır.

Uygulamalarda “Piksellerin yer alması gerekenden farklı bir sınıfa atanması. (error of comission)”