利用地块识别系统数据进行全国范围的土地覆被和土地利用分类

Fatih Fehmi ŞİMŞEK
{"title":"利用地块识别系统数据进行全国范围的土地覆被和土地利用分类","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":"{\"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}","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

摘要

综合管理和控制系统(EİKS)是一个由欧盟提供农业补贴管理和行政服务的系统。该系统由许多不同的组件和系统组成,其中一个主要组件是地块识别系统(LPS),该系统以地理数据库为基础,包括不同等级的参考地块。2016 年,使用分辨率为 30 厘米的正射影像对 APTS 范围内的整个国家进行了数字化,使其没有任何空白。在这项研究中,利用作为 APTS 重要组成部分的物理区块(1350 万个)和多时相 Sentinel-2 图像(370 幅),在全国范围内进行了土地覆被和土地利用分类。这项研究包含大量的栅格和矢量数据,采用了新智元亚马逊网络服务(AWS)服务器上开源 EO-Learn 库中的 LightGBM 机器学习算法,总体准确率达到 86.07%。除了通过分类过程确定 2021 年的土地覆被和利用等级外,还旨在通过将分类结果与 2016 年绘制的 APTS 等级的物理区块进行比较,作为更新等级的参考依据,特别是在有变化的地区。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Arazi Parsel Tanımlama Sistemi Verileri Kullanılarak Ülkesel Ölçekte Arazi Örtüsü ve Arazi Kullanım Sınıflandırması
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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
Super Resolution Approach with Convolutional Autoencoder Neural Network for Sentinel-2 Satellite Imagery The Accessibility of Public Transportation Stops: Istanbul Case Evaluation of Yellow Rust Reactions in some Bread and Durum Wheat Varieties by Using Spectral Band Regions Analysis of Temporary Shelter Areas of Istanbul Bakırköy District with Remote Sensing Method Google Earth Engine Üzerinde Sentinel-2 Uydu Görüntüleri Kullanılarak Yanan Alanların Farklı Eşik Değerlerinde Belirlenmesi
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1