Uygun bulanık (fuzzy) sınıflama yöntemleri ile Aladağ örneğinde arazi örtüsünün sınıflandırılması
Land cover classification using apropriate fuzzy image classification tecniques: Aladağ case study
Yazar: ONUR ŞATIR
Danışman: DOÇ. DR. SÜHA BERBEROĞLU
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2006
Konu: Peyzaj Mimarlığı = Landscape Architecture

Özet:
ÖZYÜKSEK LİSANS TEZİUYGUN BULANIK (FUZZY) SINIFLAMA YÖNTEMLERİ İLEALADAĞ ÖRNEĞİNDE ARAZİ ÖRTÜSÜNÜNSINIFLANDIRILMASIOnur ŞATIRÇUKUROVA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLER ENSTİTÜSÜPEYZAJ MİMARLIĞI ANABİLİM DALIDanışman: Doç.Dr. Süha BERBEROĞLUYıl: 2006 Sayfa: 79Jüri: Prof.Dr. M. Faruk ALTUNKASADoç.Dr. A. Oğuz DİNÇDoç.Dr. Süha BERBEROĞLUAraştırmada, bulanık sınıflama tekniklerinden doğrusal karışım modeli ve yapaysinir ağları yöntemleri kullanılarak, Yukarı Seyhan Havzası içerisindeki Aladağlar veçevresinde yer alan arazinin, Ağustos 2003 tarihli Envisat MERIS ve Landsat ETM uydugörüntüleri yardımıyla sınıflanması amaçlanmıştır. Yapay sinir ağları ve doğrusal karışımmodeli bulanık sınıflama yöntemiyle görüntüler sınıflanmıştır. Ayrıca bulanık sınıflamanın,belirgin sınıflamalara göre daha yüksek doğrulukla sonuç verdiği karşılaştırmalı olarakortaya konmuştur. Landsat ETM verisi maksimum olabilirlik algoritmasıyla sınıflanıp, 300m ölçeğine getirilerek test verisi olarak kullanılmıştır. Belirgin sonuçlar ise YSA yöntemiyleüretilmiş ve sınıfların dağılımına göre belirlenen 500 tesadüfi nokta ile test edilmiştir.Bu sınıflamada 8 temel arazi örtüsü (tarım, açık alan, kızılçam, karaçam, sedir,göknar, ardıç, su yüzeyleri) sınıflanmıştır. Alandaki her bir sınıfa ait yeterli sayıda eğitimpikseli bulunamadığı için, sınıflama sonucunda istenen doğruluk oranlarına ulaşılamamıştır.Bu nedenle, daha genel bir sınıflama yaklaşımı izlenerek yöntemlerin kullanılabilirliğisorgulanmıştır.Genel sınıflamalar sonrasında ortaya çıkan doğruluk oranları DKM %82, YSA %81ve belirgin YSA %57 olarak belirlenmiştir. Bulanık görüntü sınıflaması belirginsınıflamalardan daha yüksek doğrulukla sonuç vermiştir. Karışımın yüksek olduğupiksellerde YSA'nın DKM'den daha etkin olduğu ve doğru sonuç ürettiği görülmüştür.Anahtar Kelimeler: Bulanık mantık, görüntü sınıflaması, doğrusal karışım modeli, yapaysinir ağları, uzaktan algılama.I

Abstract:
ABSTRACTMsc THESISLAND COVER CLASSIFICATION USING APROPRIATE FUZZYIMAGE CLASSIFICATION TECNIQUES: ALADAG CASE STUDYOnur ŞATIRDEPARTMENT OF LANDSCAPE ARCHITECTURE INSTITUTE OF NATURELAND APPLIED SCIENCES UNIVERSITY OF CUKUROVASupervisor: Assoc.Prof. Süha BERBEROĞLUYear: 2006 Page: 79Jury: Prof.Dr. M. Faruk ALTUNKASAAssoc.Prof. A. Oğuz DİNÇAssoc.Prof. Süha BERBEROĞLUThe aim of this study was to classify Envisat MERIS and Landsat ETM satellite imageryrecorded in August 2003 over the Aladağ in the upper basin of Seyhan River basin, usingfuzzy classification techniques such as, linear mixture modelling and artificial neuralnetworks. The images were classified successfully using these two fuzzy techniques. Fuzzyclassification techniques produced more accurate results than hard classification. LandsatETM imagery was classified using maximum likelihood classifier and the output wasresampled to 300 m to produce test data. Hard classification result was produced usingartificial neural network classifier and tested using 500 random points.Eight major land cover classes (including agriculture, bare ground, Pinus brutia, Pinusnigra, Cedrus libani, Abies sp., Juniperus sp., water) were classified within thisclassification. The classification accuracy of some land cover classes were below acceptablelevel as there was insufficient number of training pixels available. For this reason, overallaccuracy approach was applied to compare applicability potential of the techniques. Overallresults of soft classification from linear mixture modeling and artificial neural network andhard classification from artificial neural network were 82%, 81% and 57% respectively.It can be concluded that soft classifiers resulted more accurate classifications than hardclassifiers. Additionally, there is no significant difference between soft classification outputsfrom linear mixture modeling and artificial neural networks, however artificial neuralnetworks tackled pixels with high degree of mixing more accurately than linear mixturemodeling.Keywords: Fuzzy logic, image classification, linear mixture modeling, artificial neuralnetworks, remote sensing.II