Otomatize edilmiş nesne tabanlı arazi örtüsü sınıflandırma modeli: Aşağı Seyhan ovası örneği
Automated object-based land cover classification model: Lower Seyhan plain case study
Yazar: SEVİM YASEMİN ÇİÇEKLİ
Danışman: PROF. DR. COŞKUN ÖZKAN ; DOÇ. DR. CENK DÖNMEZ
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Aşağı Seyhan Ovası = Down Seyhan Plain ; Modelleme = Modelling ; Sınıflandırma = Classification ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Aşağı Seyhan Ovası, tarımsal faaliyetler açısından Türkiye için en önemli alanlardan biridir. Bu nedenle bu bölge düzenli olarak izlenmelidir. Teknolojinin gelişmesi, tarımsal faaliyetlerin izlenmesinde uzaktan algılama tekniklerinin kullanılmasını sağlamıştır. Uzaktan algılama görüntülerinin kullanılması, birçok görüntü sınıflandırma algoritmasının geliştirilmesine de olanak sağlamıştır ve nesne tabanlı sınıflandırma, en yaygın kullanılan yöntemlerden biri haline gelmiştir. Literatürdeki diğer çalışmalardan farklı olarak, bu çalışmanın temel amacı, çalışma alanında yetişen mahsulleri nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile otomatik olarak tespit eden ve verilerin yeniden toplanma ihtiyacını önleyen bir model oluşturmaktır. Aşağı Seyhan Ovası'nın farklı zamanlarda algılanan tüm Sentinel 2A görüntüleri için KNN yöntemi ile nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile görüntü sınıflandırması yapılmış, arazi örtüsü ve mahsul haritaları oluşturulmuş, veri tabanı oluşturulmuş ve içinde yetiştirilen herhangi bir mahsul bilgisini elde etmek için otomatikleştirme aşaması yapılmıştır. Sınıflama ve doğruluk analizi için 300 noktaya ait veriler kullanılmıştır. Doğruluk analizi McNemar testi ile yapılmış ve 0.607 doğruluk elde edilmiştir. Çalışma yüksek doğrulukla tamamlanmıştır, bu nedenle Aşağı Seyhan Ovası'nda arazi örtüsünün ve yetiştirilen mahsulün ileride yapılacak çalışmalarda otomatik olarak tespit edileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Lower Seyhan Plain is one of the most important areas for Turkey in terms of agricultural activities. Therefore, this region should be observed regularly. The development of technology has enabled the use of remote sensing techniques in monitoring of agricultural activities. The use of remote sensing images has also enabled the development of many image classification algorithms and object-oriented classification has become one of the most commonly used methods.  Unlike other studies in the literature, main goal of this study creation a model that automatically detects the crops grown in the study area by object-based classification method and prevent the need for re-collection of data.  Image classification was performed by the KNN object-based classification method for all Sentinel 2A images of Lower Seyhan Plain which were sensed different time, land cover and crops maps were created, a database was created and automatization step was performed. For classification and accuracy analysis, crop information of 300 points was used. Accuracy analysis was performed by the McNemar test and an accuracy value of 0.607 was obtained. The study was completed with high accuracy, so it is thought that land cover and the crops grown in the Lower Seyhan Plain will be automatically detected in future studies.