Uzaktan algılanmış imgelerin eğitimsiz sınıflandırılması ve yorumlanması
Unsupervised classification and interpretation of remotely sensed images
Yazar: MEHMET CİHAN ŞAHİNGİL
Danışman: YRD. DOÇ. DR. YAKUP ÖZKAZANÇ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2009
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: Bölütleme = Segmentation ; Uzaktan algılama = Remote sensing

Özet:
Uzaktan algılama bilimi günümüzde ziraattan askeri uygulamalara, balıkçılıktan jeolojik araştırmalara kadar, çok geniş bir alanda incelenmektedir. Uzaktan algılamanın bu kadar ilgi çekmesi, şüphesiz sağladığı avantajların sonucunda ortaya çıkmıştır. İlgilenilen bölge ile ilgili, yerinde incelenmesi halinde çok fazla zaman, işgücü ve parasal kaynak harcanarak elde edilebilecek veriler, uzaktan algılama sistemleri kullanılarak, çok daha kısa bir sürede ve nispeten çok daha düşük bir maliyetle elde edilebilmektedir.Uzaktan alınan veriler üzerinde yapılabilecek bir çok işlem içerisinde, kuşkusuz en önde gelenlerinden biri sınıflandırma işlemidir. Uzaktan algılanan bölgelerin arazi örtüsü ve arazi kullanım tipi, belirli bir zaman ve işgücü harcanarak, uzaktan algılanmış verilerin incelenmesiyle de elde edilebilir. Bu yöntemin alternatifi olarak kullanılan sınıflandırma algoritmaları, bu işlemleri daha az hata, maliyet ve işgücü ile gerçekleştirecek otomatik yöntemler sunmaktadır.Sınıflandırma algoritmaları, eğitimli ve eğitimsiz olmak üzere iki koldan incelebilir. Eğitimli sınıflandırma, sınıflandırma yapabilmek için ilgili bölgedeki yüzey tipleri ile ilgili belirli ön bilgilere ihtiyaç duyan algoritmaları içerir. Eğitimsiz sınıflandırma ise, eğitimli sınıflandırmadan farklı olarak, çalışabilmesi için bölgedeki yüzey tipleri ile ilgili herhangi bir ön bilgiye ihtiyaç duymayan algoritmaları içerir. Bu tez kapsamında, uzaktan algılanmış verilerin eğitimsiz sınıflandırılması için kullanılabilecek algoritmaların sonuçları incelenmiştir. Ayrıca bu sonuçları ortaya çıkaracak bir simülatör de çalışma kapsamında oluşturulmuştur.

Abstract:
The science of remote sensing is investigated in lots of applications, nowadays. This situation arises from the advantages provided by it. The data about the interested area can be obtained by using remote sensing systems in a shorter time and with relatively less budget instead of obtaining it in situ investigation which requires much time, task force and budget.Definitely, one of the foremost process among the processes which can be applied on remotely sensed data is classification. The land cover and land use types of the remotely sensed area can be obtained by investigating remotely sensed data manually. The classification algorithms, which is used as an alternative to this method, provides automatic methods to fulfill these processes with less error, budget and task force.The classification algorithms can be investigated in two ways, supervised classification and unsupervised classification. The supervised classification includes algorithms which require priori information about the interested area to make classification. As distinct from supervised classification, the unsupervised classification includes algorithms which doesn?t require foreknowledge about the interested area to work. Within this thesis, the results of the algorithms which can be used for unsupervised classification of remotely sensed data were investigated. Furthermore, within this thesis a simulator was developed to obtain the corresponding results.