İnsansız hava aracı ve yüksek çözünürlüklü uydu verilerinin değerlendirilmesinde piksel ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of pixel and object-based classification methods in the evaluation of unmanned aerial vehicle and high resolution satellite data
Yazar: MESUT ÇOŞLU
Danışman: PROF. DR. NAMIK KEMAL SÖNMEZ
Akdeniz Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; Ziraat = Agriculture
Dizin: Görüntü sınıflandırma = Image classification ; Sayısal görüntü işleme = Digital image processing ; Uzaktan algılama = Remote sensing ; İnsansız hava aracı = Unmanned aerial vehicle

Özet:
Uzaktan algılama teknolojileri son yıllarda gerek uydu, uçak ve yer temelli sistemler gerekse bilgisayar yazılım ve donanımlarındaki gelişmeler neticesinde sıkça kullanılır hale gelmiştir. Bu teknolojik gelişmeler ışığında daha önceleri sadece güvenlik amacıyla kullanılan insansız hava araçları artık pek çok nedenle sivil amaçlı olarak da kullanılmaktadır. İnsansız hava araçlarının kullanımını yaygınlaştıran nedenlerin başında insan hayatını riske etmemesi gelmektedir. Bunun yanı sıra insanlı hava araçlarına göre maliyetinin düşük olması ve yüksek manevra yeteneği de en önemli avantajları arasında yer almaktadır.
Günümüzde doğa bilimleri çalışmalarında uzaktan algılama verilerinden elde edilen görüntülerden analizler yapabilmeyi sağlayan sınıflandırma çalışmaları bu teknolojik gelişmelerle farklı bir boyut kazanmıştır. Bu kapsamda piksel tabanlı sınıflandırma işlemlerinin yanı sıra özellikle yüksek çözünürlüklü veriler kullanarak yapılan görüntü analizi işlemlerinde nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi de sıkça kullanılmaktadır. 
Akdeniz Üniversitesi merkez yerleşke arazisinde gerçekleştirilen bu çalışmada kullanılan temel veriler, insansız hava aracına (İHA) monte edilmiş elektromanyetik spektrumun görünür ve yakın kızılötesi bölgesinden elde edilen güncel veriler ve çalışma alanına ait yüksek çözünürlüklü WorldView-4 (WV4) uydu verileridir. Bu kapsamda çalışma alanı, İHA ve yüksek çözünürlüklü WV4 uydu verileri kullanılarak, piksel tabanlı ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleriyle analiz edilmiştir. Çalışma iki temel aşamadan oluşmaktadır. Bunlar veri toplama ve hazırlık ile sınıflandırma aşamalarıdır. Çalışmanın ilk aşamasında yakın tarihli İHA ve uydu verileri temin edilmiştir. Bu aşamada verilere görüntü ön işleme ve görüntü zenginleştirme teknikleri uygulanarak analize hazır hale getirilmiştir. İkinci aşamada ise farklı sınıflandırma teknikleri ile bu veriler analiz edilmiştir. 
Yapılan bu çalışma sonucunda, alandaki arazilerin kullanım türleri farklı veriler ile piksel tabanlı sınıflandırma ve yeni bir yaklaşım olan nesne tabanlı sınıflandırma yöntemine göre ayrı ayrı analiz edilmiş ve elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak hangi yöntemin başarılı olduğu ortaya konmuştur. Elde edilen bulgular neticesinde piksel tabanlı sınıflandırma yönteminde en yüksek genel doğruluk değeri % 54.92 ile WV4 uydusundan, nesne tabanlı sınıflandırma yönteminde ise % 75.40 ile İHA verilerinden elde edilmiştir.

Abstract:
Remote sensing technologies have been used frequently in recent years as a result of developments in both satellite, aircraft and ground based systems as well as computer software and hardware. In the light of these technological developments, unmanned aerial vehicles, previously used for safety purposes, have been also used for civilian purposes for many reasons. The reason for the widespread use of unmanned aerial vehicles is not to risk human life. Besides, in comparison with manned aircraft, unmanned aerial vehicles have more important advantages such as low cost and high manoeuvre ability.
Nowadays, classification studies, which provide analysis of images obtained from remote sensing data in natural sciences studies, have gained a different dimension with these technological developments. In this context, in addition to pixel-based classification processes, object-based classification method is frequently used in image analysis processes using high resolution data.
The main data used in this study conducted on the central campus of Akdeniz University is the current data obtained from the visible and near infrared region of the electromagnetic spectrum mounted on unmanned aerial vehicle (UAV) and the high resolution WorldView-4 (WV4) satellite data of the study area. In this context, the study area was analysed with pixel-based and object-based classification methods using UAV and high resolution WV4 satellite data. The study consists of two basic stages. These are the stages of data collection and preparation and classification. In the first stage of the study, recently unmanned aerial vehicle and satellite data were obtained. At this stage, the data was prepared by using the image pre-treatment and image enrichment techniques. In the second stage, these data were analysed with different classification techniques. 
As a result of this study, the usage types of the lands in the area were analysed separately according to different data using pixel-based classification and a new approach known as object-based classification method, and the results were compared and it was revealed which method was more successful. As a result of the findings, while the highest overall accuracy value with pixel-based classification was found 54.92% using WV4, 75.40% value was found with object-based classification using unmanned aerial vehicle data.