{"title":"Arazi Parsel Tanımlama Sistemi Verileri Kullanılarak Ülkesel Ölçekte Arazi Örtüsü ve Arazi Kullanım Sınıflandırması","authors":"Fatih Fehmi ŞİMŞEK","doi":"10.48123/rsgis.1268155","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Entegre İdare ve Kontrol Sistemi (EİKS), Avrupa Birliği tarafından tarımsal desteklemelerin sevk ve idaresini sağlayan bir sistemdir. Birçok farklı bileşenden ve sistemden oluşan bu sistemin ana bileşenlerinden biri de coğrafi bir veri tabanına dayalı olan ve farklı sınıflardaki referans parselleri içeren Arazi Parsel Tanımlama Sistemi (ATPS)’dir. 2016 yılında 30 cm çözünürlüklü ortofoto görüntüler kullanılarak ülke geneli boşluk kalmayacak şekilde APTS kapsamında sayısallaştırılmıştır. Çalışmada APTS’nin kilit bileşeni olan fiziksel bloklar (13,5 milyon) ile çok zamanlı Sentinel-2 görüntüleri (370 çerçeve) kullanılarak ülke ölçeğinde arazi örtüsü ve arazi kullanım sınıflandırması yapılmıştır. Çok büyük boyutta raster ve vektör veri içeren bu çalışma, Sinergise firmasının Amazon Web Servis (AWS) içerisindeki sunucularında bulunan açık kaynak kodlu EO-Learn kütüphanesi içerisindeki LightGBM makine öğrenme algoritması kullanılarak yapılmış olup % 86,07 genel doğruluk değerine ulaşılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucu 2021 yılına ait arazi örtüsü ve kullanım sınıflarının belirlenmesinin yanısıra, 2016 yılında çizilen APTS sınıflarına ait fiziksel bloklar ile sınıflandırma sonucu karşılaştırılarak özellikle değişim olan alanlar ile sınıfların güncellenmesinde referans altlık olarak kullanılması da hedeflenmektedir.","PeriodicalId":486180,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"4 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-22","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.48123/rsgis.1268155","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Entegre İdare ve Kontrol Sistemi (EİKS), Avrupa Birliği tarafından tarımsal desteklemelerin sevk ve idaresini sağlayan bir sistemdir. Birçok farklı bileşenden ve sistemden oluşan bu sistemin ana bileşenlerinden biri de coğrafi bir veri tabanına dayalı olan ve farklı sınıflardaki referans parselleri içeren Arazi Parsel Tanımlama Sistemi (ATPS)’dir. 2016 yılında 30 cm çözünürlüklü ortofoto görüntüler kullanılarak ülke geneli boşluk kalmayacak şekilde APTS kapsamında sayısallaştırılmıştır. Çalışmada APTS’nin kilit bileşeni olan fiziksel bloklar (13,5 milyon) ile çok zamanlı Sentinel-2 görüntüleri (370 çerçeve) kullanılarak ülke ölçeğinde arazi örtüsü ve arazi kullanım sınıflandırması yapılmıştır. Çok büyük boyutta raster ve vektör veri içeren bu çalışma, Sinergise firmasının Amazon Web Servis (AWS) içerisindeki sunucularında bulunan açık kaynak kodlu EO-Learn kütüphanesi içerisindeki LightGBM makine öğrenme algoritması kullanılarak yapılmış olup % 86,07 genel doğruluk değerine ulaşılmıştır. Sınıflandırma işlemi sonucu 2021 yılına ait arazi örtüsü ve kullanım sınıflarının belirlenmesinin yanısıra, 2016 yılında çizilen APTS sınıflarına ait fiziksel bloklar ile sınıflandırma sonucu karşılaştırılarak özellikle değişim olan alanlar ile sınıfların güncellenmesinde referans altlık olarak kullanılması da hedeflenmektedir.