Spektral indeksler kullanarak arazi örtüsü/kullanımı sınıflarının spektral imzalarının belirlenmesi ve etiketlenmesi
Determining and labeling the spectral signatures of land use / land cover classes using spectral indexes
Yazar: TUĞÇE NUR YILDIZ
Danışman: DOÇ. DR. UĞUR AVDAN
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Arazi örtüsü = Grand cover ; Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Spektral diziler = Spectral sequences ; Sınıflandırma = Classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Günümüzde uzaktan algılama teknolojilerinin hızlı gelişimi, kullanıcıların veri analizi noktasında güçlü ve etkili alternatifler geliştirmenin yollarını aramasına yol açmıştır. Uydu görüntülerinden arazi sınıflarının üretimi için kullanılan sınıflandırma yaklaşımlarından biri kontrolsüz sınıflandırma yöntemleridir. Kontrolsüz sınıflandırma yaklaşımı, çalışılan alanla ilgili ön bilgi gerektirmemesi, eğitim verisi olmadan çalışması gibi özelliklerinden dolayı kontrollü sınıflandırma yöntemlerine göre daha kullanışlı bir yaklaşımdır. Ancak bu yaklaşım da sonuç üretebilmek için eğitim verisi gerektirmese de sınıf sayısı, öğrenme oranı, iterasyon sayısı gibi farklı parametreler gerektirmektedir. Bunun yanında, kontrolsüz sınıflandırma yönteminin sağladığı sonuçların doğruluk oranları eğitim verisi kullanılmadığından kontrollü sınıflandırmaya göre genellikle daha düşüktür. Yeryüzü ile ilgili yapılan çalışmaların başarısı kullanılacak bilginin doğruluğu ve güvenilirliği ile yakından ilişkilidir. Bununla birlikte söz konusu bilgilerin hızlı ve ekonomik bir şekilde elde edilebilmesi önemli bir ihtiyaçtır.

Bu çalışmada, Sentinel-2 uydusuna ait multispektral görüntüler kullanılarak çalışmalarda en çok kullanılan arazi örtüsü sınıflarının görüntü üzerinde otomatik tanımlanabilmesi için spektral imza kütüphanesi oluşturmak amacı ile pilot bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye'nin yedi bölgesine ait ocak, nisan, temmuz ve ekim ayı Sentinel-2 görüntüleri incelenmiştir. Bu görüntüler üzerinden spektral indeksler hesaplanmış ve arazi örtüsü sınıflarını ayırt eden değer aralıkları belirlenmiştir. Bu işlemler sonucunda Sentinel-2 uydusuna ait görüntülerde belirlenen arazi örtüsü sınıflarında spektral indeks değer aralığı kütüphanesi oluşturulmaya çalışılmış ve bu değer aralıklarının otomatik etiketleme işlemlerine altlık teşkil etmesi amaçlanmıştır.

Abstract:
Today, the rapid development of remote sensing technologies has led users to seek ways to develop robust and effective alternatives for data analysis. One of the classification approaches which is used to create land classes from satellite images is uncontrolled classification method. Uncontrolled classification approach is a more useful than controlled classification methods since it does not require prior knowledge of the studied area, moreover, it works without training data. To produce results, however, this approach requires different parameters such as number of classes, learning rate, number of iterations. Besides, since training data is not used in uncontrolled classification method, the accuracy rate of the results provided by this method is generally lower than the controlled classification. The earth studies success is in a close relationship with accuracy and reliability of the used information. Additionally, quick and economic obtainment of the aforementioned information is an important demand.

In this study, a pilot study was carried out to create a spectral signature library in order to automatically identify the most used land cover classes on the image by using multispectral images of the Sentinel-2 satellite. In this direction, Sentinel-2 images of January, April, July and October belonging to seven regions of Turkey were examined. Spectral indices were calculated on these images and value ranges that distinguish land cover classes were determined. As a result of these processes, a spectral index value range library was tried to be created in the land cover classes determined in the images of the Sentinel-2 satellite and it was aimed that these value ranges constitute a base for automatic labeling processes.