İkili PolSAR Görüntülerinin Çok Zamanlı Ayrışma ve Kontrolsüz Sınıflandırma Analizi
Multitemporal Decomposition and Unsupervised Classification Analysis of Dual PolSAR Images
Yazar: Açıksarı, Emine; Akçay, Özgün
Dergi: Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, Vol. 4 No. 2, 2018
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; dual,polarimetric,SAR,multitemporal,unsupervised,classification ; SAR,kontrolsüz,sınıflandırma,ikili polarimetrik,çok zamanlı,sınıflandırma,sınıflandırma

Sentetik açıklıklı radarın (SAR)güçlü bir yer gözlem aracı olduğu artık ispatlanmıştır. Son on yılda, faz bilgisini muhafazaederken birden fazla kutuplaşma durumunu ölçebilen SAR sensörleri geliştirilmiştir.Polarimetrik SAR (PolSAR) adı verilen sistemler hem dikey hem de yataypolarizasyonlu mikrodalga sinyalleri göndermekte ve almaktadır. Optik verilerelektro-optik sensörler yardımıyla spektral yoğunluk açısından, hedeflerinyansıtıcı ve dağıtıcı özellikleri hakkında çeşitli bilgi sağlarken SARverileri, polarizasyon durumu ile doğal ve insan yapımı nesnelerin geometrikyapısı, yüzey pürüzlülüğü ve dielektrik özellikleri hakkında detaylı bilgileriçerir. Bu çalışmada C-bandSentinel-1A uydusunun ikili polarimetrik çok zamanlı uydu görüntülerinden dilimbirleştirme ile üretilen polarimetrik görüntülerin sınıflandırılmasında,polarimetrik ayrışma analizinin uygulama kolaylığı ve polarimetrik imzalarınyorumlanabilirliği nedeni ile kontrolsüz sınıflandırma yöntemi tercihedilmiştir. Çalışma kapsamında, dahaönce (Single Look Complex) SLC mod ikili polarimetrik görüntüler kullanılarak PolSARsınıflandırması ile test edilmemiş bölgede, çalışmaalanına ait Sentinel-1A uydusu 2014 ve 2018 yılları ikili polarimetrik çok zamanlıSAR görüntüleri kullanılarak belirtilen hedef ve yöntemlerle, PolSAR görüntülerineH-alfa ayrışma algoritması uygulanarak polarimetrik parametreler yorumlanmıştır.Kontrolsüz sınıflandırma ile çalışma alanındaki değişimlerin ortaya konulması vegörsel analizi sağlanmıştır. Sınıflandırma sonucunda genel sınıflandırma doğrulukları, 2014yılı için % 88,5 ve 2018 yılı için %89,0 olarak hesaplanmıştır. 2014 ve 2018 yıllarıiçin kentsel ve kırsal alandaki arazi değişimleri belirlenmiştir. Çalışma,arazi kullanımı arazi örtüsü sınıflandırması için ikili polarimetrik C-band SARverilerinin yeteneklerini incelemeyi de amaç edinmiştir. Ayrıca çalışmanındevamı niteliğinde, farklı bantta çalışan dörtlü polarimetrik SAR ve optikgörüntülerin birlikte kullanımının sınıflandırma analizine etkisiaraştırılacaktır.

Synthetic aperture radar (SAR) is now proven to be a powerful groundmonitoring tool. Over the last decade, SAR sensors have been developed that candetect multiple polarization states while maintaining phase information. These systems,called Polarimetric SAR (PolSAR), transmit and receive both vertically and horizontallypolarized microwave signals. Optical data provides various information about thereflectance characteristics of targets with respect to spectral density with thehelp of electro-optical sensors, SAR data includes detailed information about polarizationstate and geometrical structure of natural and artificial objects, surface roughnessand dielectric properties. In this study, the classification of polarimetric imagesproduced by slice assembling from dual polarimetric multitemporal satellite imagesof C-band Sentinel-1A fit was preferred for ease of application of polarimetricdecomposition analysis and unsupervised classification method due to the interpretabilityof polarimetric signatures. Within the scope of the study, we used PolSAR methodsby applying the H-alpha decomposition algorithm to PolSAR images using the (SingleLook Complex) SLC mode dual polarimetric images and the targets and methods usingSentinel-1A satellites 2014 and 2018 dual polarimetric multitemporal SAR imagesof the in the previously not tested region with the PolSAR classification. And also,polarimetric parameters are interpreted. Unsupervised classification was carriedout to reveal changes in the field of work and to provide visual analysis. The overallclassification accuracy as a result of classification is calculated as 88.5%for 2014 and 89.0% for 2018. Land changes in the urban and rural areas for 2014and 2018 have been identified. The study also aimed to examine the capabilitiesof dual polarimetric C-band SAR data for terrestrial land cover classification.In the future study the effect of quad polarimetrik SAR and optical images usedin different bands according on classification analysis will be investigated.