Pan-Sharp Quıckbırd Görüntüsü Kullanılarak Nesne-Tabanlı Görüntü Analizi ve Ekran Üzerinden Elle Sayısallaştırma Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazar :
S. Karakış, A. M. Marangoz, H. Topan, H. Şahin

Özet :

 

Uzaktan algılama teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak, günümüzde yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri birçok uygulamalarda kullanılmaktadır. Bir uzaktan algılama verisinin esas uygulama alanı olan büyük ölçekli topoğrafik harita yapımı ve güncelleme çalışmaları için bu görüntülerden nesneleri tanımak ve çıkarmak gerekmektedir. Bu yüzden nesne-tabanlı görüntü analizi yaklaşımı özellikle otomatik nesne çıkarımı için önemli hale gelmiştir. Diğer yandan, ekran üzerinden elle sayısallaştırma yaklaşımı da klasik yaklaşım olarak bu amaçla halen kullanılmaktadır.

 

Bu çalışmada test alanı olarak, oldukça eğimli bir arazi yapısına sahip Zonguldak şeçilmiştir. İlk olarak, yüksek çözünürlüklü QuickBird pan ve ms görüntülerinin birleşimiyle pan-sharp QuickBird görüntüsü üretilmiştir. Sonrasında, görüntünün spektral, uzaysal ve içerik bilgileri kullanılarak görüntü segmentlere ayrılmış ve sınıflandırılma sonucunda yol yapıları çıkarılmıştır. Bu çalışmada yazılım paketi olarak eCognition v.4.0.6 nesne-tabanlı görüntü analizi yazılımı kullanılmıştır. İkinci yaklaşım ise, yer kontrolü olmaksızın, görüntüdeki nesneleri ekran üzerinden elle sayısallaştırma ile çıkarma yöntemidir. Test alanına ait mevcut 1:5000 ölçekli sayısal topoğrafik harita, nesne-tabanlı görüntü analizi yaklaşımı ve elle sayısallaştırma yöntemlerinin karşılaştırılması için referans veri olarak kullanılmıştır.

 

Güneş yükseklik açısına bağlı olarak, görüntüler uzun gölgeler içerebilirler. Ekran üzerinden elle sayısallaştırma yöntemini kullanan bir operatör, gölgede kalan bir yol yapısını görüp sayısallaştırabilmekte fakat, nesne-tabanlı görüntü analizi yaklaşımında bu yol yapısını belirlemek güç olmaktadır. Yine de bu yaklaşımla, ana ve ara yol detayların %70-80’i otomatik olarak çıkartılmışıtr. Diğer yandan, ekran üzerinden elle sayısallaştırma yönteminde, bu detayların %85-90’ının çıkarılabildiği görülmüştür. Testlere bağlı olarak, sorunlar ve karşılaştırma sonuçları sunulmuş ve yorumlar yapılmıştır.

 

 

Anahtar Kelimeler :
Pan-sharp QuickBird görüntü, Segmentasyon, Nesne-tabanlı görüntü analizi, Ekran üzerinden elle sayısallaştırma, Sınıflandırma

Kaynak :

Dosyayı İndir