Uydu görüntülerinin topografik düzeltilmesinde kullanılan yöntemlerin karşılaştırılması
Comparison of the methods used in the topographic correction of satellite images
Yazar: GÜL NUR KARAL NESİL
Danışman: PROF. DR. NEBİYE MUSAOĞLU
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Sayısal uydu verileri = Digital satellite data

Özet:
Uzaktan algılamada uydu görüntülerinden elde edilen bilgiler birçok disiplinde sıklıkla kullanılmaktadır. Özellikle yersel çalışmaların güçlükle gerçekleştirildiği alanlarda uydu görüntülerinden faydalanılmaktadır. Bu görüntülerden elde edilen bilgilerin doğruluğu görüntünün ön işleme aşamasına bağlıdır. Ön işleme aşamasında uydu görüntülerinin maruz kaldığı bozucu etkiler giderilir. Bu etkilerden biri de engebeli alanlarda oluşan topografik etkilerdir. 
Topografyanın değişken olduğu bölgelerde özellikle Güneş'in geliş açısına bağlı olarak oluşan aydınlanma farklılıklarının ve gölgenin bozucu etkisi yüksektir. Farklı eğim ve bakı değerleri, değişken aydınlanma koşullarında aynı objenin farklı yansıma değeri göstermesine sebep olur. Engebesi fazla alanlarda, bir arazi örtüsü topoğrafyadaki değişkenliğe bağlı olarak yansıma değerlerinde farklılık gösterir. Aydınlanma farklılıkları, aynı arazi örtüsünün gölgede ve güneşte farklı yansıtım değerleri göstermesi anlamına gelir. Örneğin engebeli arazi üzerindeki  aynı obje gölgede ve güneşte kalan alanlarda farklı yansımalarda olduğu için farklı bir obje olarak algılanabilmektedir. Bu yüzden uydu görüntülerinden analizler yapılmadan önce topografik düzeltme görüntü ön işleme adımı önem taşır.
Topografyadan kaynaklanan, bu bozucu etkileri gidermek için literatürde birçok topografik düzeltme yöntemi önerilmiştir. Bu yöntemlerin temel amacı uydu görüntülerinde engebeli topografik koşullardan dolayı oluşan gölgede ve güneşte kalan alanlar arasındaki aydınlanma farklılıklarını gidererek, yansıma değerlerini normalize etmektir. Topografik düzeltme yöntemleri genel olarak bölgenin topografik yapısı ve aydınlanma koşullarını esas alarak görüntülerdeki topografik etkiyi gidermektedir. Bu kapsamda uydu görüntülerinin elde edildiği zamana ait bilgiler ve bölgeye ait sayısal yükseklik modelleri (SYM)  kullanılır. 
Uydu görüntülerine uygulanan topografik düzeltme yöntemi sonuçların doğruluğunu etkileyecektir. Bu nedenle farklı mekansal çözünürlüklerdeki uydu görüntülerinde topografik düzeltme için uygulanan yöntemin uydu görüntüsünün mekansal çözünürlüğüne bağlı olarak değişiklik gösterip göstermediği de önemli bir araştırma konusudur. Çalışmanın temel amacı farklı mekansal çözünürlüklü uydu görüntülerinde, farklı topografik düzeltme yöntemlerinin performanslarını karşılaştırarak en uygun topografik düzeltme yöntemini belirlemektir. Bununla birlikte topografik düzeltme yöntemlerinin uydu görüntülerinden yapılan sınıflandırmaların ve alansal analizlerin doğruluğuna olan etkisi de araştırılmıştır. Bu kapsamda 2021 yılında orman yangınlarının meydana geldiği Manavgat ilçesindeki ormanlık ve engebeli alanlar çalışma alanı olarak seçilmiştir. Bu bölgeye ait farklı çözünürlük özelliklerine sahip Landsat 8, Sentinel 2 ve Pleiades uydu görüntülerine Minnaert, Cosine, Sun Canopy Sensor (SCS), Minnaert+SCS, Piksel Tabanlı Minnaert (PBM) ve Path Length Correction (PLC) topografik düzeltme yöntemleri uygulanmıştır. Topografik düzeltme yöntemlerinde topografyanın eğim ve bakısına ihtiyaç duyulduğu için 5 m ve 30 m mekansal çözünürlüklü sayısal yükseklik modelleri, yöntemlerde girdi olarak kullanılmıştır. Yöntemlerin diğer girdileri olan açısal değerler uydu görüntülerine ait meta veri dosyasından elde edilmiştir. 
Topografik düzeltme yöntemleri istatistiksel ve görsel olmak üzere iki farklı şekilde irdelenmiştir. İstatistiksel analizde yansıma değerlerine ait standart sapma (SD) ve varyasyon katsayısı (CV) değerlendirilmiştir. Topografik düzeltme sonrası benzer arazi örtülerinde SD  ve CV değerlerinin azalması topografik düzeltme yönteminin uydu görüntüsünde başarılı olduğunu belirtir. Görsel analizde ise görüntüde gölgede ve güneşte kalan alanlar arasındaki aydınlanma farklılıklarının giderilip giderilmediğine bakılır. Başarılı bir topografik düzeltme sonrası görüntüler daha homojen ve düz bir görünüme kavuşur. Görsel ve istatistiksel analizlere ek olarak SYM' nin topografik düzeltme yöntemlerinin performanslarına etkisini araştırmak amacıyla iki farklı çözünürlüklü SYM, yöntemlerde girdi olarak kullanılmıştır. Analiz sonuçlarına göre en yüksek performansı üç görüntüde de sırasıyla Minnaert, Minnaert+SCS ve PBM yöntemleri göstermiştir. Uydu görüntüsünün mekansal çözünürlüğünden daha düşük mekansal çözünürlükte SYM kullanıldığında görüntülerde bozulmalar oluştuğu tespit edilmiştir. 
Yapılan incelemeler sonucunda en yüksek performansı Minnaert, Minnaert+SCS ve PBM yöntemleri gösterdiği için sınıflandırmaya ve alansal sonuçlara olan etki de adı geçen yöntemler uygulanan görüntüler ile araştırılmıştır. Bu kapsamda her üç yöntemin uygulandığı görüntülere ve topografik düzeltme uygulanmamış görüntülere Maksimum Olabilirlik ve Rastgele Orman sınıflandırma yöntemleri uygulanarak sonuçlar karşılaştırılmıştır. Yangından etkilenen alan ve diğer alan olmak üzere iki sınıftan oluşan görüntülerin analizi sonucunda topografik düzeltme yöntemlerinin sınıflandırmaya olan etkisi belirlenmiştir. Bu analizlere göre topografik düzeltme uygulanmamış görüntülerde topografik etkilerden dolayı yanlış sınıf olarak sınıflandırılan alanlar, topografik düzeltme uygulanmış görüntülerde doğru sınıfa atanmıştır. Tüm sınıflandırma sonuçları yangın sonrası bölgeye ait ortofotolardan kontrol edilmiştir. Yapılan doğruluk analizi sonuçlarında her iki sınıflandırma yönteminde topografik düzeltme sonrası görüntülerde sınıflandırma doğruluğu daha yüksek çıkmıştır. Topografik düzeltmeler sonrasında genel doğruluk; Maksimum Olabilirlik Yöntemi'nde Landsat 8 görüntüsünde  %3.5, Sentinel 2 görüntüsünde %1.5 ve Pleiades görüntüsünde %3.75'lik artış göstermiştir. Rastgele Orman Yöntemi uygulandığında ise genel doğruluk Landsat 8'de %2, Sentinel 2'de %1.5 ve Pleiades görüntüsünde %7.5 artmıştır. Yangından etkilenen alanlar ve diğer alanlar sınıfı topografik düzeltme uygulanmamış görüntülerde bazı bölgelerde yanlış sınıflandırılmıştır.  Maksimum Olabilirlik Yöntemi' nden elde edilen sonuçlara göre; yangından etkilenen alanlar topografik düzeltme uygulanmamış Landsat 8 görüntüsünde topografik düzeltme uygulanmış görüntülerdeki yangından etkilenen alanlardan her üç yöntemin ortalaması alındığında 114.5 hektar, Sentinel 2 görüntüsünde, 66.5 hektar daha fazla çıkmıştır. Rastgele Orman Yöntemi' nden elde edilen sonuçlara göre; topografik düzeltme yapılmamış görüntüdeki yangından etkilenen alanlar topografik düzeltme uygulanmış görüntülerdeki yangından etkilenen alanlardan her üç yöntemin ortalaması alındığında 41.8 hektar, Sentinel 2 görüntüsünde ise 45.5 hektar daha fazla çıkmıştır. Pleiades görüntüsünde ise topografik düzeltme uygulanmamış görüntüde yangından etkilenen alanlar topografik düzeltilmiş görüntülerdeki yangından etkilenen alanlardan daha az çıkmıştır. Bu kapsamda Maksimum Olabilirlik Yöntemi ve Rastgele Orman yöntemlerinden elde edilen sonuçlara göre, topografik düzeltme uygulanmamış görüntüdeki yangından etkilenen alanlar topografik düzeltilmiş görüntülerdeki yangından etkilenen alanlardan sırasıyla ortalama 2.7 hektar ve 6.5 hektar daha az olarak tespit edilmiştir. Engebeli topografyaya sahip bölgelerde sınıflandırma gibi uydu görüntülerinden bilgi çıkarılan analizlerde, topografik düzeltme yöntemleri görüntü ön işleme aşamasının önemli bir temel unsuru olmalıdır.

Abstract:
Information obtained from satellite images in remote sensing is frequently used in many disciplines. Especially in areas where terrestrial studies are difficult, satellite images are used. The accuracy of the information obtained from these images depends on the preprocessing stage of the image. In the preprocessing stage, the disturbing effects of the satellite images are removed. One of these effects is the topographical effects that occur in rough areas.
In regions where the topography is variable, the illuminance differences and shadows, especially due to the angle of incidence of the Sun, have a high disruptive effect. Different slope and aspect values cause the same object to show different reflectance values under variable lighting conditions. In rough areas, a land cover differs in reflectance due to variability in topography. Illumination differences mean that the same land cover shows different reflectance values in the shade and the sun. For example, the same object on rough terrain can be perceived as a different object because it has different reflections in shadow and sun areas. Therefore, the topographic correction image preprocessing step is important before making analyzes from satellite images.
Many topographic correction methods have been proposed in the literature to eliminate these disruptive effects caused by topography. The main purpose of these methods is to normalize the reflection values by eliminating the illuminance differences between the shadow and sunlit areas in satellite images due to rough topographic conditions. Topographic correction methods generally correct the topographical effect in the images based on the topographic structure of the region and the lighting conditions. In this context, the information at the time the satellite images were obtained and the digital elevation models (DEM) of the region are used.
The topographic correction method applied to satellite images will affect the accuracy of the results. For this reason, it is an important research topic whether the method applied for topographic correction in satellite images with different spatial resolutions varies depending on the spatial resolution of the satellite image. The main purpose of the study is to determine the most suitable topographic correction method by comparing the performances of different topographic correction methods on satellite images with different spatial resolutions. In addition, the effect of topographic correction methods on the accuracy of classifications and spatial analyzes made from satellite images was also investigated. In this context, forested and rough areas in the Manavgat district, where forest fires occurred in 2021, were selected as the study area. Minnaert, Cosine, Sun Canopy Sensor (SCS), Minnaert+SCS, Pixel Based Minnaert (PBM), and Path Length Correction (PLC) topographic correction methods were applied to Landsat 8, Sentinel 2, and Pleiades satellite images with different resolution properties of this region. Since topographic correction methods require the slope and aspect of the topography, digital elevation models with spatial resolutions of 5 m and 30 m were used as inputs in the methods. Angular values, which are the other inputs of the methods, were obtained from the metadata file of the satellite images.
Topographic correction methods were analyzed in two different ways, statistically and visually. In the statistical analysis, the standard deviation (SD) and coefficient of variation (CV) of the reflectance values were evaluated. The decrease in SD and CV values in similar land covers after topographical correction indicates that the topographic correction method is successful in satellite imagery. In visual analysis, it is checked whether the differences in illumination between the shaded and sunlit areas in the image are eliminated. After a successful topographic correction, images become more homogeneous and flatter. In addition to visual and statistical analysis, DEMs with two different resolutions were used as inputs in the methods to investigate the effect of DEM on the performance of topographic correction methods. According to the analysis results, Minnaert, Minnaert+SCS, and PBM methods showed the highest performance in all three images, respectively. It has been determined that when DEM is used with a spatial resolution lower than the spatial resolution of the satellite image, distortions occur in the images.
Since the Minnaert, Minnaert+SCS, and PBM methods showed the highest performance as a result of the examinations, the effect of topographic correction on classification and areal results was investigated with the images on which these methods were applied. In this context, Maximum Likelihood and Random Forest classification methods were applied to the images on which all three methods were applied and the images without topographic correction, and the results were compared. As a result of the analysis of the images consisting of two classes, the area affected by the fire and the other area, the effect of topographic correction methods on the classification was determined. According to these analyses, areas that were classified as the wrong class due to topographical effects in uncorrected images were assigned to the correct class in topographically corrected images. All classification results were checked from orthophotos of the area after the fire. In the results of the accuracy analysis, the classification accuracy was higher in the images after topographic correction in both classification methods. General accuracy after topographical corrections; In the Maximum Likelihood Method, it showed an increase of 3.5% in the Landsat 8 image, 1.5% in the Sentinel 2 image, and 3.75% in the Pleiades image. When the Random Forest Method was applied, the overall accuracy increased by 2% in Landsat 8, 1.5% in Sentinel 2, and 7.5% in Pleiades image. Fire-affected areas and other areas class were misclassified in some regions in images without topographic correction. According to the results obtained from the Maximum Likelihood Method; Areas affected by fire were 114.5 hectares more in the Landsat 8 image without topographic correction when the average of all three methods was taken from the fire-affected areas in the topographically corrected images, and 66.5 hectares in the Sentinel 2 image. According to the results obtained from the Random Forest Method; The areas affected by the fire in the uncorrected image were 41.8 hectares when the average of all three methods was taken from the fire-affected areas in the topographically corrected images, and 45.5 hectares in the Sentinel 2 image. In the Pleiades image, the areas affected by fire in the uncorrected image were less than the areas affected by the fire in the topographically corrected images. In this context, according to the results obtained from the Maximum Likelihood Method and Random Forest methods, the fire-affected areas in the uncorrected image were found to be 2.7 hectares and 6.5 hectares less on average than the fire-affected areas in the topographically corrected images, respectively. Topographic correction methods should be an essential element of the image preprocessing stage in analyzes that extract information from satellite images, such as classification in regions with rugged topography.