Uzaktan algılamada indeks görüntüler, önemi ve kullanımı
Index images in remote sensing, its importance and usage
Yazar: GÜRKAN AKSU
Danışman: PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Arazi sınıflandırması = Land classification

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Kayseri ili çalışma bölgesine ait Landsat 8 OLI/TIRS uydu görüntü verisinden spektral bant dönüşümleriyle elde edilen indeks verilerinin kullanılmasıyla arazi örtüsünün sınıflandırılmasıdır. Bu bağlamda, yarı kurak iklimi ve bozkır tipi bitki örtüsüne bağlı olarak spektral piksel tabanlı sınıflandırma yaklaşımlarının zorlandığı bu bölgede, indeks verilerinin potansiyelinin araştırılmasıdır. 
Çalışmada atmosferik düzeltme uygulanan Landsat 8 OLI uydu görüntüsü verilerinden ENVI programında, IBI, MNDWI, NDBI, NDISI, NDVI, NDWI, OSAVI, RDVI, SAVI ve SVI indeks görüntüleri elde edilmiştir. İlk olarak bu spektral indekslerin tespit yeteneklerini ölçmek için indekslere ilişkin eşik değerlerinin bulunması ve ikili (Binary) görüntüye çevrilmesi işlemi Matlab ortamında Otsu yöntemiyle yapılmıştır. Yöntem gözlemlenerek beklenilen verimin alınıp alınmadığı incelenmiştir. Otsu yönteminden istenilen verim alınamayınca, ENVI ortamında manuel deneme yanılma yaklaşımıyla belirlenmek üzere kiriş değerleri aranmıştır. Bu işlemlerin sonucunda, örneğin; yerleşim alan indeksleri gibi bazı bilinen spektral indekslerin beklenen performansı vermediği görülmüştür. Bu motivasyonla yeni deneysel spektral indeksler türetilmiştir. Sonuçta, mevcut uydu verileri, bilinen indeks verileri ve bu çalışma kapsamında türetilen yeni indeks verileriyle oluşturulan özellik uzayı kullanılarak Karar Ağaçları, Rasgele Orman ve Hızlandırma sınıflandırma yöntemleriyle çalışma alanı sınıflandırılmıştır.

Abstract:
The purpose of this study is to classify the land cover by using the index data obtained from spectral band transforms from Landsat 8 OLI / TIRS satellite image data of Kayseri province. In this context, in this region where spectral pixel based classification approaches are hard pressed due to semi-arid climate and steppe vegetation, the potential of index data is investigated.
In this study IBI, MNDWI, NDBI, NDISI, NDVI, NDWI, OSAVI, RDVI, SAVI and SVI index images were obtained from atmospherically corrected Landsat 8 OLI satellite image data. First of all, to determine the detection capabilities of these spectral indices, threshold values were found and images were converted to binary images with Otsu method in Matlab program. The method was observed to determine whether the expected yield was obtained. When the desired yield could not be obtained from Otsu method, threshold values were searched to be determined by manually by trial and error approach in ENVI program. As a result of these processes, it was observed that some of known spectral indices such as built-up area indices could not give the expected performance. With this motivation, new experimental spectral indices were derived. As a result, the study area was classified with Decision Trees, Random Forest and Boosting classification methods by using the satellite data and feature spaces are created with known index data and the new index data derived from this study.