UZAKTAN ALGILAMA UYGULAMALARI

Kontrollü Sınıflandırma

Adım 1: Yapılacak sınıflandırma çalışmalarının ayrıntıları, sınıflandırma sı- rasında yapılan işlem basamaklarının detayları bir eğitim dosyasına program tarafından yazılır. Bu aşamada aktif eğitim setinin tanımlanması gerekir. Sınıflandırmanın her aşamasındaki bilgiler, tanımlamalar, ayarlar bu dosyaya kaydedilecektir. Farklı bir zamanda, aynı uydu görüntüsü açılıp aynı sınıflandırma işlemi bu dosya sayesinde tekrarlanabilecek ve sonuçlara doğrudan ulaşılabilecektir.

Verilen son işlem 2. adıma aittir.

Kontrollü Sınıflandırma

Adım 2: Kontrollü Sınıflandırma çalışmalarının en temel prensiplerinden biri, arazideki harita elemanlarının, koordinatlı bir uydu görüntüsünde hangi koordinatlarda olduğunun bilinmesi gerektiğidir.

Adım 3: Çalışma alanındaki harita elemanlarının koordinatları belirlendikten sonra, sayısal haritada oluşturulacak eleman sınıflarının belirlenmesi için ilgili koordinattaki piksellerin gruplanması sağlanır. Gruplandırma işlemi sırasında, ilgili koordinattaki piksellerin yansıma değerlerinin birbirine yakın olanlarının aynı gruba atanması gerekmektedir. Farenin görüntü üzerinde tıklandığı koordinattaki piksel değerine yakın olan pikseller, tıklandığı noktadan dışa doğru dağı- larak bir alan oluşturur. Fare ile bir dikdörtgen alan veya bir poligon çizerek de bu alan belirleme aşaması gerçekleştirilebilir. Görüntünün farklı noktalarından, harita elemanlarına ait piksellerin yansıma değerleri alınarak tüm harita elemanları kontrollü bir şekilde gruplandırılır.

Uydu görüntülerindeki piksel değerleri sayısal ifadelerdir. Fare ile görüntü üzerinde dolaşıldığında, her bandın piksel değeri ve koordinatları ayrı ayrı okunabilir (Şekil 9.9). Bu sayısal değerler ile her türlü matematiksel işlemleri gerçekleştirebilir ve her işlem sonucunda farklı bir tek band sayısal harita üretebiliriz.

Kontrolsüz sınıflandırma, görüntüdeki veri hakkında yeterli bilgiye sahip olunmadığı durumlarda tercih edilen bir metoddur. Bu sınıflandırmada işleminde, başlangıçta arazi örtüsüyle ilgili ön bilgiye ihtiyaç duyulmamaktadır. Kontrolsüz sınıflandırma yönteminde, kontrol verilerinin kullanımı yerine, görüntüdeki birbirine yakın yansıma değerlerine sahip piksellerin gruplanması mantığı ön plana çıkmakta ve eleman sınıfları oluşturulmaktadır.

Kontrolsüz sınıflandırma, görüntüdeki veri hakkında yeterli bilgiye sahip olunmadığı durumlarda tercih edilen bir metoddur. Bu sınıflandırmada işleminde, başlangıçta arazi örtüsüyle ilgili ön bilgiye ihtiyaç duyulmamaktadır. Kontrolsüz sınıflandırma yönteminde, kontrol verilerinin kullanımı yerine, görüntüdeki birbirine yakın yansıma değerlerine sahip piksellerin gruplanması mantığı ön plana çıkmakta ve eleman sınıfları oluşturulmaktadır.

Kontrolsüz Sınıflandırma-Örnek.1 Adım 1: “Raster/Raster Yöneticisi” işlemine girilir. “Referans Raster Veri Ekle” penceresinden örnek raster veri olan “Landsat_TM_541.PNG” dosyası seçilerek Netcad ekranında görüntülenmesi sağlanır.

Kontrolsüz sınıflandırma işlemi için ISODATA (Iterative Self Organizing Data Analysis) yöntemi kullanılır. ISODATA; tekrarlı olarak tüm sınıflandırmayı ger- çekleştirme ve uygulanan her iterasyon (tekrar) sonrasında yeniden istatistik hesaplamasını temel alır. Yöntem; karar kuralı olarak, minimum uzaklığı kullanır. Pikseller, görüntünün sol üst köşesinden başlanarak soldan sağa ve satır satır analiz edilir. Aday piksel ile her bir küme ortalaması arasında spektral uzaklık hesaplanır ve en yakın kümeye atanır. Öncelikle istenilen sınıf sayısı kadar oluşturulan kümenin ortalaması hesaplanır ve her iterasyondan sonra, her bir kümenin yeni ortalaması hesaplanarak, bu ortalamalar bir sonraki iterasyon kümelerinin tanımlanmasında kullanılır.

Sınıflandırma işlemi ile, raster veri üzerindeki tüm pikseller gerçekte karşılık geldikleri sınıf veya temalar içine otomatik olarak yerleştirilmektir. Bu işlem için iki farklı yöntem bulunmaktadır; kontrollü (eğitimli) ve kontrolsüz (eğitimsiz) sınıflandırma. Uygulama sürecinde uzaktan algılanmış verilerin sınıflandırılması ile ilgili kontrolsüz sınıflandırma yöntemi ele alınmıştır.

Kontrolsüz sınıflandırma, kontrollü sınıflandırmaya kıyasla daha “güvenilirliği az” şeklinde düşünülebilir. Ancak bir çok açıdan çalışmalarda kolaylık sağlamaktadır. Yer gerçeklerine ulaşımın mümkün olmadığı durumlarda kontrolsüz sınıflandırma önemli çözümler üretebilmektedir. Tatmin edici çözünürlük çerçevesinde, yazılımın algoritmasına bırakılan işlem sonucu, kullanıcının belirlediği iterasyon katsayılarına uygun olarak kontrolsüz sınıflandırma gerçekleştirilir. Oluşturulan grupların niteliği başlangıçta bilinmez, ancak daha sonraki çalışmalara yön vermek açısından hızlı ve etkili bir tekniktir.

Sınıflandırma sonucunda oluşturulan raster veriyi kaydetmek için “Görüntü Sınıflandır” penceresinden “Tamam” düğmesine basılır ve dosya adı ve dosya türü belirtilerek işlem tamamlanır

“Sınıflandırma” sonucu oluşan renk paleti lejant şeklinde hazırlanması için ilgili alanda sağ tıklanarak açılan menüden “Lejant Hazırla” seçilir. Seçim sonrası açılan “Özgün Değerli Lejant” penceresinde “Hazırla” ile lejant oluşturulur

“Rapor” dosya olarak kaydetmek istenildiğinde pencerenin sol alt
kısmında bulunan “Rapor” menüsü seçilir. Seçim sonucunda ekrana gelen yeni
penceredeki “Dosya” menüsünden “Sakla” seçilerek kaydetme işlemi tamamlanır

“Sınıflandır” işlemine girildiğinde açılan “Görüntü Sınıflandır” komut penceresinden, sınıflandırma yapılacak olan raster veriyi seçmek için, “Raster” menüsünün sonunda bulunan “üç nokta” düğmesine basılır

İl adımda yapılacak sınıflandırma çalışmalarının ayrıntıları, sınıflandırma sırasında yapılan işlem basamaklarının detayları bir eğitim dosyasına program tarafından yazılır. Bu aşamada aktif eğitim setinin tanımlanması gerekir.

Uydu görüntüsü üzerinde çalışma alanı belirlenir ve bitki haritası üretebilmek için (NDVI) 4. ve 3. Bandlar seçilir. Çünkü 3. band klorofilden dolayı bitkinin enerjiyi emdiği, 4. band ise yaydığı bandlardır

Bitkiler temalı sınıflandırılmış haritası elde edebilmek amacı ile bir çok matematiksel ifade türetilerek algoritmalar geliştirilmiştir. Bunlardan en çok kullanılanı “Transformed Vegetation Index” fonksiyonudur

Her eleman sınıfını temsil eden farklı renklerden oluşan görüntü, istenilen sınıflandırılmış bitki haritasını oluşturur

Kontrolsüz sınıflandırma, görüntüdeki veri hakkında yeterli bilgiye sahip olunmadığı durumlarda tercih edilen bir metoddur.

Kontrolsüz sınıflandırma işlemini gerçekleştirmek için “NetRS/Sınıflandır” komut penceresi açılır.