Sera alanlarının uzaktan algılama görüntülerinden otomatik olarak belirlenmesi
Automatic extraction of greenhouses from remote sensing images
Yazar: SALİH ÇELİK
Danışman: DOÇ. DR. DİLEK KOÇ SAN
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzay Bilimleri ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Astronomi ve Uzay Bilimleri = Astronomy and Space Sciences
Dizin: Ortofoto = Orthophoto

Özet:
Sera alanlarının belirlenmesi kentsel ve kırsal planlama, rekolte tahmini ve ürün planlaması, sürdürülebilir kalkınma, doğal kaynak yönetimi, risk analizi ve hasar tespiti açılarından önemlidir. Özellikle seraların yoğun bir şekilde bulunduğu yerleşimlerde sera bilgi sistemleri oluşturulurken sera sınırlarının geleneksel yöntemlerle belirlenmesi çok zaman alıcı ve maliyetli olabilir. Bu nedenle sera alanlarının ve tiplerinin uzaktan algılama görüntülerinden hızlı ve doğru bir şekilde otomatik olarak belirlenmesi işgücü ve zaman tasarrufu açısından önemlidir.
	Bu çalışma kapsamındasera alanlarının renkli ve kızılötesi ortofoto (RGBIR), topoğrafik harita ve Dijital Yüzey Modeli (DYM) kullanılarak otomatik olarak tespiti hedeflenmiştir. Çalışmada başlıca iki aşama bulunmaktadır: (i) Sera alanlarının Obje Tabanlı Görüntü Analizi (OBIA) kullanılarak belirlenmesi ve (ii) Sera sınırlarının elde edilmesi ve plastik, cam sera ayrımlarının yapılması. Sera alanlarının OBIA kullanılarak belirlenmesi aşamasında renkli ve kızılötesi ortofoto, normalize Dijital Yüzey Modeli (nDYM), Normalize Fark Bitki İndeksi (NDVI) ve Görünür Kırmızı-tabanlı Yerleşim Alanı İndeksi (Visible Red-based Built-up Index - VrNIR_BI) kullanılmıştır.Bu süreçte optimum ölçek parametresi Ölçek Parametresi Tahmini 2 (ESP2) aracı ile otomatik olarak belirlenmiş ve bölütleme algoritması olarak Çok Çözünürlüklü Bölütleme (MRS) kullanılmıştır. Sınıflandırma aşamasında ise K-En Yakın Komşuluk (K-NN), Rastgele Orman (RF) ve Destek Vektör Makinesi (SVM) sınıflandırma teknikleri kullanılmış ve sınıflandırma sonuçlarının doğrulukları karşılaştırılmıştır. En yüksek doğruluğun elde edildiği sınıflandırma sonucu sera ve sera olmayan alanlar olarak iki sınıfa indirgenmiştir. Çalışmanın ikinci aşamasında sınıflandırma sonucunda elde edilen sera alanlarının sınırları belirlenmiş, sınıflandırma sonuçları ve nDYM verilerinden Python programlama dili kullanılarak cam ve plastik sera ayrımı yapılmıştır.
	Çalışma seraların yoğun bir şekilde bulunduğu, plastik seraların yanında cam seraları da içeren Antalya'nın Kumluca ilçesinde uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar obje tabanlı sınıflandırma teknikleri kullanılarak sera alanlarının renkli ve kızılötesi ortofoto ve DYM verilerinden başarılı bir şekilde belirlenebildiğini ortaya koymuştur. En yüksek genel doğruluk %94.80 ile SVM sınıflandırıcısı kullanıldığında elde edilmiştir, bunu %86.14 ile K-NN sınıflandırması takip etmektedir. En düşük genel doğruluk ise %81.46 ile RF sınıflandırması sonucunda elde edilmiştir. Ayrıca önerilen yaklaşım ile sera sınırlarının ve plastik-cam sera ayrımlarının yapılabildiği görülmektedir. Ancak daha hassas DYM kullanılırsa sonuçların iyileştirilebileceği, algoritmanın daha büyük alanlarda uygulanabileceği ve daha başarılı sonuçlar elde edilebileceği düşünülmektedir.

Abstract:
Greenhouse detection is important with respect to urban and rural planning, yield estimation and crop planning, sustainable development, natural resource management, risk analysis and damage assessment. When generating Greenhouse Information Systemthe detection of greenhouses using traditional techniques may be very time consuming and expensive, especially in the residential areas that include intensive greenhouse areas. Therefore, fast and accurate detection of greenhouses and their types automaticaly from remote sensing imagery is important for saving labour and time. 
In this study, it is aimed to automatically detect greenhouse areas by using color and infrared orthophoto (RGBIR), topographic map and Digital Surface Model (DSM). There are two main steps in the study: (i) Determination of greenhouse areas using Object Based Image Analysis (OBIA); and (ii) Obtaining greenhouse boundaries and separating plastic and glass greenhouses. Color and infrared orthophotos, normalized Digital Surface Model (nDSM), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Visible Red-based Built-up Index (VrNIR_BI) were used in the determination of greenhouse areas using OBIA. In this process, the optimum scale parameter was determined automatically by the Estimation of Scale Parameter2 (ESP2) tool and Multi-Resolution Segmentation (MRS) was used as the segmentation algorithm. In the classification stage, K-Nearest Neighbor (K-NN), Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) classification techniques were used and the accuracies of the classification results were compared. The classification with the highest accuracy was reduced to two classes as greenhouse and non-greenhouse areas. In the second stage of the study, the boundaries of the greenhouse areas obtained from classification were determined, and the glass and plastic greenhouses were separated by using Python programming language from classification results and nDSM data.
The study was implemented in Kumluca, Antalya, which includes intensive greenhouse areas and there are glass greenhouses as well as plastic greenhouses. Obtained results showed that greenhouse areas can be determined from color and infrared orthophoto and DSM data successfully by using object-based classification techniques. The highest overall accuracy was obtained when the SVM classifier was used with 94.80%, followed by the K-NN classification with 86.14%. The lowest overall accuracy was obtained as a result of RF classification with 81.46%. Furthermore, it is seen that greenhouse boundaries and plastic-glass greenhouse separations can be made with the proposed approach. However, it is thought that if more accurate DSM is used, the results can be improved, the algorithm can be applied in larger areas and more successful results can be obtained.