Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinde Farklı Görüntü İşleme Yöntemleri ile Yağ Gülü Parsellerinin Belirlenmesi

Abstract

Bu calismada amac, yuksek cozunurluklu uydu verisinde iki farkli yontem kullanilarak yag gulu (Rosa damascena) dikili alanlarin parsel bazinda belirlenebilirligini arastirmaktir. Calisma, Turkiye’de yag gulu uretiminin yogun olarak yapildigi Isparta ili Guneykent Belediyesi sinirlari icerisinde yurutulmustur. Calismada temel kartografik olarak Quickbird-2 uydu verisi, uydu verilerinin siniflandirmasinda ERDAS ve e-Cognition yazilimlari kullanilmistir. Bu amacla oncelikle uydu verisinde geometrik duzeltme (rectify), goruntu keskinlestirme (pan-sharp) ve goruntu zenginlestirme (histogram equalization) islemleri yapilmis, arazide kullanilmak uzere parsellerin yer aldigi 1/5000 olcekli altlik veriler olusturulmustur. Bu veriler araziye oryantasyon amaciyla kullanilmis ve arazi calismalari yurutulmustur. Arazi calismalarinda parsel bazinda Arazi Kullanim Turleri (AKT) belirlenmis, ArcGIS yazilimi ile sayisal AKT haritasi hazirlanmistir. Daha sonra Quickbird-2 uydu verisinin 4, 3 ve 2 bant kombinasyonunda piksel ve obje tabanli siniflama metotlari kullanilarak gul parselleri belirlenmis ve en uygun siniflandirma metodu secilmistir. Kontrollu siniflandirma yontemi maksimum olabilirlik karar kurali algoritmasi ile yapilan siniflandirmada olusturulan tematik haritada gul parsellerinin uretici dogrulugu % 48.72, kullanici dogrulugu % 18.63, kappa degeri 0.1539 olarak bulunmustur. Obje tabanli siniflandirmada olcek: 100, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak gul parsel sinirlarinin en iyi belirlendigi, bu yontem ile olusturulan tematik haritada gul parsellerinin % 60.78 dogrulukta ayirt edilebildigi belirlenmistir. Ayrica obje tabanli siniflandirmada olcek: 25, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak yapilan siniflamada gul siralarinin ayirt edilebildigi gorulmustur. Yuksek cozunurluklu uydu verileri kullanilarak yapilan piksel tabanli siniflandirmada gul parsellerinin diger parsellerle karistigi, bu siniflama yontemlerinin gul parsellerinin belirlenmesinde iyi sonuc vermedigi, bunun yerine gul parsellerinin daha iyi ayirt edilebildigi obje tabanli siniflandirmanin kullanilabilecegi tespit edilmistir.