Kentsel gelişim için potansiyel açık alanların belirlenmesinde nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile transfer edilebilir kural dizisi oluşturulması
Transferable object based classification rule set for detection of potential open spaces for urban growth
Yazar: KAAN KALKAN
Danışman: PROF. DR. DERYA MAKTAV
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Kentsel alanlardaki yapılaşmanın hızla artması, mevcut boş alanların doğru özellikte kullanılıp kullanılmadığı sorusunu gündeme getirmiştir. Bu nedenle mevcut potansiyel açık alanların değerlendirilmesi, şehrin kendi içersinde akıllı büyümesi büyük önem taşımaktadır. Bu noktada uzaktan algılama ve CBS teknolojilerinin kullanılması, potansiyel alanlar ve planlamacıların karar verme analizleri arasındaki bir boşluğu kapatacak anlamlı sonuçlar üretebilmektedir. Bu işlem için kullanılacak sınıflandırma parametrelerinin seçimi ve bu işlemlerin otomasyon yapısına benzer bir şekilde oluşturulması, zaman ve bilgi birikimi eksik kullanıcılar için büyük bir boşluğu giderecektir. Bu çalışma potansiyel alanların belirlenmesi için transfer edilebilir kural dizisi oluşturularak, şehir plancılara bu alanların değerlendirilmesi için uygun altyapıyı hazırlamıştır. Arazi örtüsü ve kullanımı özelliklerinin belirlenmesinde piksel tabanlı sınıflandırma yöntemine göre birçok avantajı olan nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi tercih edilmiştir. Bu yöntem sayesinde kural dizileri oluşturularak sınıflandırma işlemi bir işlem ağacı dâhilinde geliştirilerek, sınıf özellikleri geliştirilen kural dizisine dâhil edilmiştir. Arazi örtüsü özelliklerinin transfer edilebilir bir yapıda geliştirilen kural dizisi ile elde edilmesinden sonra bu özellikler arazi kullanımı kural dizisinde kullanılarak, arazi kullanımı özellikleri üzerinde yapılan analizler ile potansiyel açık alanlar belirlenmiştir. Nesne tabanlı görüntü analizlerinin en önemli parçası olan segmentasyon aşamasında kullanılacak parametre ve veri setleri yapılan testler sonucunda belirlenerek objelerin yanlış oluşturulması engellenmiştir. Geliştirilen transfer edilebilir kural dizileri şehir plancıları için planlama işlemlerine altlık oluşturabilecek potansiyel açık alanları belirlemektedir.

Abstract:
Rapid growth of settlements on big cities bring up with a new question which is about use of open spaces. According to this question, detection of open spaces is important for smart growth of cities. At this point use of GIS and remote sensing for detection of potential open spaces can provide a solution. Detection of potential open spaces from up-to-date satellite imageries is important for practical usage and data currency. Selection of classification parameters and automation of these procedures can provide a solution for users whom don?t have enough time and profession. In this study, suitable architecture is prepared for urban planners for detection of potential spaces with transferable rule set. Object based classification approach is used for land use/cover specifications which has many advantages comparing to pixel based classification approach. Transferable rule sets of object based classification approach work with decision trees which can create some rules and class descriptions for classification process. Transferable rule set for land cover classification is created and results of this classification are used in land use rule set to determine potential open spaces with analysis on land use. Incorrect segmentation of pixels are prevented with some tests on different data sets and parameters for segmentation procedure which is the main step of object based classification. Developed transferable rule sets detect potential open spaces that can be used by urban planners in order to provide a base for planning procedures.