Nesne-tabanlı sınıflandırmada doğal arazi örtüsü sınırlarını esas alan bölge tabanlı bölütleme (segmentasyon) algoritmasının optimizasyonu
Optimization of region-based segmentation algorithm based on natural land cover boundaries in object-based classification
Yazar: HASAN TONBUL
Danışman: PROF. DR. TAŞKIN KAVZOĞLU
Gebze Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Görüntü bölütleme = Image segmentation ; Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Parametre optimizasyonu = Parameter optimization ; Sayısal görüntü = Digital image

Özet:
Yüksek mekânsal çözünürlüklü uzaktan algılanmış görüntülerin artan
kullanılabilirliğine bağlı olarak söz konusu görüntülerden elde edilen verilerin daha
etkili ve verimli bir şekilde analiz edilmesine duyulan ihtiyaç yeni yaklaşım ve
yöntemlerin geliştirilme sürecini hızlandırmıştır. Söz konusu gelişmeler ışığında,
Nesne Tabanlı Görüntü Analizi (NTGA) veya Coğrafi Nesne Tabanlı Görüntü Analizi
(CNTGA) olarak da adlandırılan yeni bir yaklaşım yüksek mekânsal çözünürlüklü
görüntüleri analiz etmenin etkili bir yolu olarak ortaya çıkmıştır. NTGA'nın esas
çalışma prensibi, piksel yerine piksel kümelenmelerinden oluşan görüntü bölütleri
kullanımı ve analizini esas alan bölütleme (segmentasyon) işlemine dayanmaktadır.
Bölütleme analizi, NTGA'nın ilk ve en temel adımı olmakla birlikte daha sonraki
aşamada gerçekleştirilecek özellik çıkarımı ve sınıflandırma işlemlerinin doğruluğu
esas olarak görüntü bölütlemenin kalitesine bağlıdır. Bununla birlikte yüksek
çözünürlüklü görüntülerdeki nesnelerin genellikle farklı spektral özelliklere sahip
heterojen piksellerden oluşması sebebiyle bölütleme işlemi karmaşık bir hal
almaktadır. Bu sebeple yüksek çözünürlüklü görüntülerin bölütleme aşamasında yeni
ve etkili analiz yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez çalışmasının temel amacı,
yüksek ve orta mekânsal çözünürlükte uydu görüntüleri kullanılarak görüntü
bölütleme kalitesinin değerlendirilmesi, bölütleme aşamasında kullanıcıya bağlı
parametre seçiminin optimize edilmesi ve bölütlemenin sınıflandırma doğruluğu
üzerine etkisinin araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda çeşitli görüntü bölütleme
yaklaşımları ve bölütleme değerlendirme işlemleri çok yönlü olarak ele alınarak
ayrıntılı olarak analiz edilmiş ve optimum bölütleme yaklaşımları ortaya konulmuştur.
Çalışma sonucu elde edilen bulgular kullanıcıya bağlı bölütleme parametre seçiminin
optimize edilmesi ve bölütleme kalitesinin değerlendirilmesinin yüksek doğruluklu
sınıflandırma doğruluğu ve tematik harita üretimi için oldukça önemli ve etkili
olduğunu göstermiştir. Ayrıca, gerçekleştirilecek çalışmalarda parametre
optimizasyonu ve bölütleme kalite değerlendirme analizleri NTGA'nın genel iş akışı
içinde öncelikli ve ilk tercih olarak dikkate alınmalıdır.

Abstract:
Due to the increased availability of high spatial resolution remotely sensed
images, the need to analyze the data obtained from these images more effectively and
efficiently has advanced the development of new approaches and methods. In light of
these developments, a new approach, Object-Based Image Analysis (OBIA) or also
called Geographic Object-Based Image Analysis (GEOBIA), has emerged as an
effective way to analyze high spatial resolution images. The main working principle
of OBIA is based on the segmentation process, which is based on the use and analysis
of image segments consisting of pixel clusters instead of pixels. Segmentation analysis
is the first and most basic step of OBIA, as well as the accuracy of the feature
extraction and classification processes to be performed in the later stage mainly
depends on the image segment quality. However, the segmentation process becomes
complicated because objects in high-resolution images generally consist of
heterogeneous pixels with different spectral properties. For this reason, new and
effective analysis methods are needed in the segmentation process of high-resolution
images. The main purpose of this thesis is to evaluate the image segmentation quality,
optimize the user-dependent parameter selection at the segmentation process, and
investigate the quality of segmentation on classification accuracy by using high-resolution and medium spatial resolution satellite images. For this purpose, various
image segmentation approaches and segmentation evaluation processes were
evaluated in detail and optimum segmentation approaches were presented. The results
obtained from this study showed that optimizing user-dependent segmentation
parameter selection and evaluating segmentation quality are crucial and effective for
high-accuracy classification accuracy and thematic map production. In addition,
parameter optimization and segmentation quality evaluation analyses should be
considered as a priority and first choice in the general workflow of OBIA.