Koyu Mod:
Yazar :
S. Karakış, A. M. Marangoz, G. Büyüksalih
Özet :
Kuşkusuz ki uzaktan algılama teknolojilerindeki gelişim günümüzde yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin bir çok amaç için
kullanımına olanak tanımıştır. Bunun dijital fotogrametriye yansıması olarak, farklı görüntü işleme yöntemlerinin de ortaya
çıkmasına neden oldu. Bu bağlamda nesneye yönelik görüntü analizi günümüzde özellikle detay çıkarımı için gerekli hale
gelmiştir. Bilindiği gibi nesneye yönelik görüntü analizinde, sadece piksel gri değerleri değil, birbiriyle ilişkili piksellerin
oluşturduğu segmentlerin görüntüde ayırt edilebilmesini sağlayacak uzaysal ve yapısal bilgiler de kullanılmaktadır. Bu açıdan
piksel tabanlı görüntü analizlerine kıyasla çok daha olumlu sonuçlar elde edilebilmektedir.
Bu çalışmada, test alanı olarak, oldukça değişken bir topoğrafyaya sahip olan Zonguldak Metropolitan Alanı seçilmiştir.
Öncelikle Zonguldak bölgesini kaplayan yüksek çözünürlüklü Quickbird uydu görüntüsünden birçok farklı sınıfı içeren bir bölge
seçilerek segmentlere ayrılmış, görüntü üzerinde bu segmentleri uygun sınıflara atayabilecek fonksiyonlar belirlenmeye
çalışılmıştır. Yazılım olarak eCognition v4.0.6 programı kullanılmıştır. Sonuçta görüntü üzerinde ayrıt edilebilen bina ve yol gibi
kültürel detaylara ait sınıflar çıkartılmıştır. Ek olarak, sınıflandırma sonuçları, coğrafi bilgi sistemlerine uygunluğunu test
edebilmek için vektör bilgiye çevrilmiş ve Zonguldak Test Alanı’nın mevcut 1/1000 ölçekli fotogrametrik yöntemle üretilmiş
sayısal haritalarıyla karşılaştırması yapılmıştır.
Anahtar Kelimeler :
Quickbird uydusu, pan-sharpened görüntü, segmentasyon, nesne-tabanlı sınıflandırma, coğrafi bilgi sistemi.
Kaynak :