Ürün deseni belirlenmesinde farklı bitki örtüsü indekslerinin etkilerini piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma örneğinde analizi
Analysing the effects of diffrerent indices for determining crop types using piksel and object based classification
Yazar: AHMET DELEN
Danışman: DOÇ. DR. FÜSUN BALIK ŞANLI
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Uzaktan algılamanın temel veri kaynaklarından olan uydu görüntüleri, uzay teknolojilerinin gelişmesi ile birlikte mekansal, spektral, zamansal ve radyometrik özellikleri, gereksinimleri karşılayacak düzeyde olmuştur. Dolayısı ile uydu görüntülerinden daha hassas ve yüksek doğrulukta veriler elde edilebilmektedir. Uydu görüntüleri jeoloji, şehircilik çalışmaları, askeri, orman ve tarım gibi birçok alanda yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Tarımsal faaliyetler göz önünde alındığında kaynakların etkin kullanımı, tarımsal planlama ve sürdürebilir tarım için arazi kullanım ve şeklinin belirlenmesi ciddi önem arz etmektedir. Mevcut tarım arazileri hakkında bilgi edinmek için yersel çalışmalar zahmetli, pahalı ve zaman alıcıdır. Bu yüzden tarımsal ürün desenini belirlemek için uydu görüntüleri sıklıkla kullanılmaktadır.
Arazi kullanımı ve ürün desenini uydu görüntüleri ile belirlemenin en yaygın yöntemi görüntülerin sınıflandırılmasıdır. Her ne kadar gelişmiş uydu teknolojileri sayesinde kaliteli uydu görüntüleri temin edilmiş olsa dahi sınıflandırılmada kullanılacak algoritma ve yaklaşımlar elde edilecek tematik haritanın güvenilirliğini etkileyecektir.
Bu çalışmada, RapidEye uydusu ile İzmir ilinin bir ilçesi olan Menemen sınırları içerisinde kalan tarım arazilerinin bir bölümünden elde edilen uydu görüntüsü kullanılmıştır. Farklı yöntemler ve farklı algoritmalar ile elde edilmiş haritaların doğrulukları karşılaştırılmıştır. Piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri ile görüntüler sınıflandırılmıştır. Piksel tabanlı sınıflandırma yönteminde en çok benzerlik algoritması kullanılmış ve bitki örtüsü indekslerinin (NDVI, GNDVI, NDRE) katkısının görülmesi amacı ile indeksler de sınıflandırılmalara dahil edilmiştir. Sadece piksellerin spektral özelliklerine göre sınıflandırma yapan piksel tabanlı sınıflandırma yöntemine alternatif olarak, objeleri ölçek, doku, şekil gibi özellikleri ile anlamlı görüntü segmentleri haline dönüştürüp sınıflandıran nesne tabanlı sınıflandırma kullanılmıştır. Nesne tabanlı sınıflandırma yönteminde de yine bitki örtüsü indeksleri dahil edilip sınıflandırılarak ile tematik haritalar üretilmiştir. Ayrıca nesne tabanlı yaklaşımda en yakın komşuluk algoritması kullanılmıştır.
Her iki sınıflandırma yönteminden elde edilen tematik haritaların doğruluk analizleri yapılmış ve arazide bulunan ürünler bazında da sınıflandırma performansları incelenip kıyaslanmıştır.

Abstract:
With the development of space technologies, the spatial, spectral, temporal and radiometric properties of satellite imaging, which is one of the fundamental sources of Remote Sensing, have become adequate to meet requirements. Accordingly, more sensitive data with higher accuracy can be obtained from satellite images. Satellite images are commonly utilized in several fields such as geology, urbanism, military, forestry and agriculture. As far as agricultural activity is concerned, efficient use of sources, agricultural planning and determination of land use for sustainable agriculture are critically important. Land surveying is difficult, expensive and time consuming for obtaining information about existing agricultural fields. Thus, Satellite images are often used to get information about crop type. 
The most common method of determining land use and crop type by satellite images is to classify these images. Even though advanced satellite technologies provide good quality satellite images, the algorithms and approaches to be used in the classification will influence the reliability of the obtained thematic map.
 In this thesis, a RapidEye satellite image of a portion of agricultural land located within the borders of Menemen district of İzmir Province is used. The accuracy of maps obtained with different methods and different algorithms have been compared. In the pixel-based classification method maximum likehood algorithm has been used; and the vegetation indices (NDVI, GNDVI, NDRE) have been included within the classification in order to see their contribution. Presented as an alternative to the pixel-based classification method which makes a classification only according to spectral characteristics of pixels; object-based classification has been used which transforms the objects into meaningful image segments based on their properties such as scale, texture and form. With the object-based classification method, thematic maps have been produced by classifying vegetation indices both separately and together. Moreover, the nearest neighborhood algorithm is utilized in the object-based approach. The accuracy analyses of the thematic maps obtained from both classification methods have been performed and the classification performances based on the products found in the field have been examined and compared.