利用遥感技术探测水面时所使用的取水指标的性能分析

Osman Salih YILMAZ
{"title":"利用遥感技术探测水面时所使用的取水指标的性能分析","authors":"Osman Salih YILMAZ","doi":"10.48123/rsgis.1256092","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu çalışmada Türkiye’de bulunan farklı karakteristik özelliklere sahip Küçükçekmece, Köyceğiz, Burdur, Hazar ve Çıldır gölleri üzerinde sekiz farklı su çıkarma indeksi test edilmiş ve bu indekslerin performansları karşılaştırılmıştır. Su yüzeylerinin belirlenmesi için yapılan çalışmalarda en çok kullanılan NDVI, NDWI1, NDWI2, MNDWI, AWEInsh, AWEIsh, NDMI ve NWI indeksleri kullanılmıştır. Bu indeksler Google Earth Engine platformunda JavaScript kodları ile Sentinel-2 görüntüleri kullanılarak hesaplanmışlardır. Elde edilen indeksler üzerinde su ve su olamayan alanları belirlemek için ise otomatik eşikleme yapabilen Otsu yöntemi kullanılmıştır. Yapılan çalışmanın doğruluk değerlendirmesi için Google Earth Pro tarafından sağlanan WorldView-1/2/3, GeoEye-1 ve Airbus’ın Pleiades yüksek çözünürlüklü görüntüler kullanılmıştır. Değerlendirme, genel doğruluk, Kappa istatistiği ve F1-skor hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Kullanılan indekslerin su yüzeylerini tespit etmedeki başarılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı McNemar testi ile değerlendirilmiştir. Çalışmada en iyi performans gösteren NDW1 indeksi genel doğruluk (GD) değeri minimum %98.00, maksimum %98.94, Kappa istatistiği minimum 0.958, maksimum 0.996 ve F1-skor minimum %97.46, maksimum %98.84 olarak hesaplanmıştır. En kötü performans gösteren indeks olan NDMI için, GD değeri minimum %48.57, maksimum %89.60, Kappa istatistiği minimum 0.047, maksimum 0.703 ve F1-skor minimum %30.77, maksimum %76.77 hesaplanmıştır. Yapılan genel değerlendirme sonucu incelenen sekiz indeks arasında NDWI1 en başarılı, NDMI ise en başarısız çıkmıştır.","PeriodicalId":486180,"journal":{"name":"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"Uzaktan Algılama Teknikleri ile Su Yüzeylerinin Tespit Edilmesinde Kullanılan Su Çıkarma İndekslerinin Performans Analizi\",\"authors\":\"Osman Salih YILMAZ\",\"doi\":\"10.48123/rsgis.1256092\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"Bu çalışmada Türkiye’de bulunan farklı karakteristik özelliklere sahip Küçükçekmece, Köyceğiz, Burdur, Hazar ve Çıldır gölleri üzerinde sekiz farklı su çıkarma indeksi test edilmiş ve bu indekslerin performansları karşılaştırılmıştır. Su yüzeylerinin belirlenmesi için yapılan çalışmalarda en çok kullanılan NDVI, NDWI1, NDWI2, MNDWI, AWEInsh, AWEIsh, NDMI ve NWI indeksleri kullanılmıştır. Bu indeksler Google Earth Engine platformunda JavaScript kodları ile Sentinel-2 görüntüleri kullanılarak hesaplanmışlardır. Elde edilen indeksler üzerinde su ve su olamayan alanları belirlemek için ise otomatik eşikleme yapabilen Otsu yöntemi kullanılmıştır. Yapılan çalışmanın doğruluk değerlendirmesi için Google Earth Pro tarafından sağlanan WorldView-1/2/3, GeoEye-1 ve Airbus’ın Pleiades yüksek çözünürlüklü görüntüler kullanılmıştır. Değerlendirme, genel doğruluk, Kappa istatistiği ve F1-skor hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Kullanılan indekslerin su yüzeylerini tespit etmedeki başarılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı McNemar testi ile değerlendirilmiştir. Çalışmada en iyi performans gösteren NDW1 indeksi genel doğruluk (GD) değeri minimum %98.00, maksimum %98.94, Kappa istatistiği minimum 0.958, maksimum 0.996 ve F1-skor minimum %97.46, maksimum %98.84 olarak hesaplanmıştır. En kötü performans gösteren indeks olan NDMI için, GD değeri minimum %48.57, maksimum %89.60, Kappa istatistiği minimum 0.047, maksimum 0.703 ve F1-skor minimum %30.77, maksimum %76.77 hesaplanmıştır. Yapılan genel değerlendirme sonucu incelenen sekiz indeks arasında NDWI1 en başarılı, NDMI ise en başarısız çıkmıştır.\",\"PeriodicalId\":486180,\"journal\":{\"name\":\"Turkish Journal of Remote Sensing and GIS\",\"volume\":\"5 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2023-05-16\",\"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.1256092\",\"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.1256092","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

本研究在土耳其具有不同特征的 Küçükçekmece、Köyceğiz、Burdur、Hazar 和 Çıldır 湖泊上测试了八种不同的取水指数,并对其性能进行了比较。研究中使用了 NDVI、NDWI1、NDWI2、MNDWI、AWEInsh、AWEIsh、NDMI 和 NWI 指数,这些指数是研究中最广泛使用的确定水面的指数。这些指数是利用谷歌地球引擎平台上的 Sentinel-2 图像和 JavaScript 代码计算得出的。大津方法可自动进行阈值处理,用于根据获得的指数识别水域和非水域。谷歌地球专业版提供的 WorldView-1/2/3、GeoEye-1 和空中客车的 Pleiades 高分辨率图像被用于该研究的精度评估。评估通过计算总体准确度、Kappa 统计量和 F1 分数进行。McNemar 检验用于评估各指数在检测水面方面成功与否的统计意义。根据计算,表现最好的指数 NDW1 最低为 98.00%,最高为 98.94%;Kappa 统计量最低为 0.958,最高为 0.996;F1 分数最低为 97.46%,最高为 98.84%。对于表现最差的指数 NDMI,计算得出的 GD 值最小为 48.57%,最大为 89.60%;Kappa 统计量最小为 0.047,最大为 0.703;F1 分数最小为 30.77%,最大为 76.77%。总体评价结果表明,在所分析的八个指数中,NDWI1 最成功,NDMI 最不成功。
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
Uzaktan Algılama Teknikleri ile Su Yüzeylerinin Tespit Edilmesinde Kullanılan Su Çıkarma İndekslerinin Performans Analizi
Bu çalışmada Türkiye’de bulunan farklı karakteristik özelliklere sahip Küçükçekmece, Köyceğiz, Burdur, Hazar ve Çıldır gölleri üzerinde sekiz farklı su çıkarma indeksi test edilmiş ve bu indekslerin performansları karşılaştırılmıştır. Su yüzeylerinin belirlenmesi için yapılan çalışmalarda en çok kullanılan NDVI, NDWI1, NDWI2, MNDWI, AWEInsh, AWEIsh, NDMI ve NWI indeksleri kullanılmıştır. Bu indeksler Google Earth Engine platformunda JavaScript kodları ile Sentinel-2 görüntüleri kullanılarak hesaplanmışlardır. Elde edilen indeksler üzerinde su ve su olamayan alanları belirlemek için ise otomatik eşikleme yapabilen Otsu yöntemi kullanılmıştır. Yapılan çalışmanın doğruluk değerlendirmesi için Google Earth Pro tarafından sağlanan WorldView-1/2/3, GeoEye-1 ve Airbus’ın Pleiades yüksek çözünürlüklü görüntüler kullanılmıştır. Değerlendirme, genel doğruluk, Kappa istatistiği ve F1-skor hesaplanarak gerçekleştirilmiştir. Kullanılan indekslerin su yüzeylerini tespit etmedeki başarılarının istatistiksel olarak anlamlı olup olmadığı McNemar testi ile değerlendirilmiştir. Çalışmada en iyi performans gösteren NDW1 indeksi genel doğruluk (GD) değeri minimum %98.00, maksimum %98.94, Kappa istatistiği minimum 0.958, maksimum 0.996 ve F1-skor minimum %97.46, maksimum %98.84 olarak hesaplanmıştır. En kötü performans gösteren indeks olan NDMI için, GD değeri minimum %48.57, maksimum %89.60, Kappa istatistiği minimum 0.047, maksimum 0.703 ve F1-skor minimum %30.77, maksimum %76.77 hesaplanmıştır. Yapılan genel değerlendirme sonucu incelenen sekiz indeks arasında NDWI1 en başarılı, NDMI ise en başarısız çıkmıştır.
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