Spot 6 uydu görüntüleri üzerinde uzaktan algılama sınıflandırma yöntemleriyle orman arazisinde azalma tespiti
Determination of forest area clearcutting on optical satellite imagery with classification techniques in remote sensing
Yazar: GÜLŞAH BAYHAN
Danışman: PROF. DR. SEDEF KENT PINAR
İstanbul Teknik Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
İstanbul Boğazı'nda yapılan 3. Boğaz Köprüsü projesi ile İstanbul Kuzey Ormanları'nda ortaya çıkan küçülme, bölgenin en güncel ve ciddiyet kazanmış coğrafi sorunları arasında belki de başı çekmektedir. Bölgedeki ağaç sayısındaki azalmanın coğrafi temellere dayanarak tespiti, birçok beşeri bilim dalında yapılacak çalışmalara bilimsel kaynak sağlamakla birlikte, haberleşme ve görüntü işleme alanlarında da geliştirilmeye açık bir uygulama problemi olarak karşımıza çıkmaktadır.
Bu yüksek lisans tez çalışması, literatürde bulunan birçok görüntü sınıflandırma ve nesne tanıma yöntemlerinin incelenmesi, pan-keskinleştirilmiş orto rektifiye optik uydu görüntüleri uygulanması ve karşılaştırılmasına dayanmaktadır.
Fransız Ulusal Uzay Araştırmaları Ajansı (CNES) 'na ait olan SPOT 6 uydu görüntüleri, bahsi geçen güncel problemde kullanılmak üzere yüksek derecede elverişli verilere sahiptir. Bu nedenle çalışmada,orman/ağaç tanıma yöntemleri SPOT 6 uydusu 1,5 metre mekânsal çözünürlüklü pan-keskinleştirilmiş görüntüler üzerinde uygulanmış ve başarımları karşılaştırılmıştır. Üzerinde çalışılan görüntüler, İstanbul Teknik Üniversitesi Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Uygulama Araştırma Merkezi'nden temin edilmiştir. SPOT 6 uydusundan ham olarak, pan-kromatik ve multispektral olarak elde edilen görüntüler, bu merkezde pan-keskinleştirme yöntemleriyle birleştirilmiş ve farklı tarihli uydu görüntüleri eş koordinatlara oturtularak (orto retrifikasyon) çalışmaya elveşirli hale getirilmiştir.
Bu çalışmadaki görüntü sınıflandırma yöntemleri, piksellerin bant değerlerinin dik kesişimlerinin oluşturduğu geometrik bir temel üzerinde gerçekleştirilmektedir. Farklı bantlardaki tüm olası renk değerlerinin oluşturduğu çok boyutlu uzayda, her bir piksel spektral özelliklerine göre oluşan gruplardan birine yerleşir. Sınıflandırma, eğitimsiz ve eğitimli sınıflandırma olarak ikiye ayrılır. Aralarındaki fark; sınıflandırma sisteminin arazi bilgisine daha önceden sahip olup olmamasına bağlıdır. Eğitimsiz sınıflandırma yöntemleri olarak çalışmada, K-ortalamalar algoritması ve ISODATA yöntemleri, eğitimli sınıflandırma yöntemleri olarak da istatistiksel sınıflandırma yöntemleri olan Paralelyüzlü Sınıflandırma Yöntemi, En Yakın Komşuluk ve En Yüksek Olasılık yöntemleri incelenmiş ve uygulanmıştır. 
Uygulanan sınıflandırma yöntemlerinin yüzde skalasındaki sonuçları, aynı coğrafyada öncül bir çalışma yapılmadığı için elle yapılmış olan sınıflandırma  bilgileriyle karşılaştırılmıştır. Elle sınıflandırma, bilgisayar ortamında Adobe Photoshop ve MATLAB programları üzerinde gerçekleştirilmiştir ve İstanbul Kuzey Ormanları'ndaki küçülmenin literatüre girebilecek tek göstergesidir. Karşılaştırmada, sınıflandırma algoritmaları, kendileriyle aynı matematiksel temellere dayanan, En Küçük Kareler Yaklaşımı, Q Görüntü Kalite İndisi ve Korelasyon Katsayısı yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçlarına göre algoritmaların bir kısmının, ilgili bölümde de görülebileceği gibi, elle sınıflandırmaya yeterince yakın sonuçlar verdiği söylenebilir. Bu sonuçların ışığında, aynı coğrafyanın daha ileri sınıflandırma yöntemleriyle de karşılaştırılması amaçlanmış ve ileriye dönük çalışmalar arasında planlanmıştır.

Abstract:
Forest area clearcutting on North Istanbul Forests during the process of 3rd Bosphorus Bridge Project, is an actual and one of the most serious geographical issues around the area. Determination of forest area decrease based on geographical facts can  be accepted as a potential background for lots of forward scientific studies, as well as an open subject to develop for communication and image processing studies.
3rd Bosphorus Bridge Project started on May 29, 2015 together with North Marmara Highway Project. As it is mentioned on authorized webpages, the bridge will be one of the biggest around Europe, meaning also that is one of the biggest thearths for ecology with 59 meters width on the bridge. This width means that the highway will be much larger thus causes larder forest clearcutting, including building and working areas.
Along the 5 km long impact belt of the proposed route of the 3rd bridge and its approach roads, 34% of the private forests, 46% of the forest areas, 38% of the 2B areas and 43% of the agricultural areas are present). This impact belt also covers 18% of the absolute protection zone of the water basins that has a strict ban on settlements except purification facilities. In the meantime, a total 29,000 hectares of natural protection zone (45% of the entire protection zones) are under the risk of destruction. Inside the proposed expropriation area of 150 m, lie 680 hectares of natural protection zone, 931 hectares of agricultural area, more 2.5 million trees and 1453 hectares of forest areas that will be directly affected and entirely demolished because of being on the route of the new highways.
A significant portion of the approach roads of the 3rd bridge will lay along important drinking water reservoirs of Istanbul. The related areas are expected to be exposed to residential pressure. Although the population settled around Omerli basin from 1935 and 1975 tripled, when the connecting highways of the second bridge beacame after 1990 its population exploded to a figure close to 600,000 with a 50 times increase. This specific situation clearly exhibits the residential pressures on the vital basins of Istanbul. 
Main and secondary arterials connecting the route of the 3rd bridge will adversely affect the forests in the north and the wildlife around these forests. Especially, the highways with safety barriers put physical obstacles for the strolling and break-up the living areas of wild animals while limiting the dispersion areas of them at the north of Istanbul.
Today the city has to cope with many problems related with the migration which in many cases is accepted as the natural result of the formation of the new bridges. Unplanned urbanization, diminishing of the water resources, the social polarization of the rich and poor neighborhoods, the lack of the healthy urban planning decisions and gentrification of land users in urban renewal projects are but a few of the problems the city is facing today.
The experiences of the first two bridges show that the last remaining natural living areas of the city and the ecological balance in these areas will be subject to a permanent transformation after the construction of the third bridge. The map of Istanbul prepared by a natural structure analysis which depicts tolerance thresholds against the physical impacts presents only one of the objections against the forming of a new bridge and its false land-use decisions.
This Master of Thesis study includes investigation of several popular image classification and pattern recognition algorithms, application to pan-sharpened optical satellite imageries and comparision of imageries.
SPOT 6 Satellite Imageries belonging to French Satellite Agency (CNES) include very efficient spectral data to process on the actual thesis problem. Thus, those forest recognition tchniques are applied on SPOT 6 pan-sharpened imageries have 1,5 meters spatial resolution and performances are compared.
The imageries compared and studied in this study are taken from Istanbul Technical University Research and Application Center for Satellite Communications and Remote Sensing. The original imageries produced by SPOT 6 sattelite in pan – chromatic and multispectral format, are fused by pan-sharpening algorithms and strecthed to same geographical coordinates in the Center to have a useful data to study on classification.
Classification tehcniques in this study are computed on a geomatric base defined on orthogonal intersections of different band values of all pixels. In the multi – dimensional space created by all color values in different bands, each pixel allocates a place in automatically created groups due to spectral features.
Classification is seperated into two main groups as unsupervised and supervised classification, due to its difference on initial classification information existance in advance. As unsupervised classification techniques K-means Clustering and ISODATA are investigated an applied to the area. As supervised classification techniques, Parallelepiped Classification Method, K-Nearest Neighborhood method and Maximum Likelihood Method are investigated and applied to the area.
Results of the applied algorithms are compared with the clearcutting statistics of the same area classified manually because of lack of background examination on the same geographical area. Manuel classification is processed on Adobe Photosop and MATLAB programmes on computer and this classification is the only realistic information shows forest area clearcutting on North Istanbul Forests . Investigated comparision algorithms are  Least Mean Square Errors, Q Image Quality Index and Correlation Cefficient which are based on same mathematical basis with classification algorithms.
At it can be examined on the concerned chapter, some of classification algorithms have enough close results to manuel classification, due to the comparisions and results. Classification on the same geographical area can be researched by some other advanced classification techniques. Forward studies are planned on this advanced techniques.
The advanced image classification techniques which is planned to apply on Forest Clearcutting on North Forests of Istanbul are fuzzy classification algorithms, neural network based classification algorithms, pixel based classification algorithms and as last spectral angle mapping. Those techniques are already computed on MATLAB. Therefore, there are several mathematical details to improve and some more literature research to do and analyse.