Yüksek Çözünürlüklü İnsansız Hava Aracı (İHA) Görüntülerinden Karayolların Tespiti
Detection of Highways from High-Resolution Unmanned Aerial Vehicle (UAV) Images
Yazar: Yiğit, Abdurahman Yasin; Uysal, Murat
Dergi: Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, Vol. 10 No. 3, 2021
Anahtar kelimeler: Engineering ; Mühendislik ; İHA,Yol Tespiti,Karayolu Tespiti,Detay Çıkartma,Nesne Tabanlı Sınıflandırma ; UAV,Road Detection,Highway Detection,Detail Extraction,Object-Based Classification

Şehir planlaması, meteoroloji, ormancılık, madencilik, tarımsal jeoloji, peyzaj ve haritacılık gibi birçok alanda yüksek çözünürlüklü görüntülerde bulunan bilgilere çeşitli amaçlar için ihtiyaç duyulmaktadır. Yüksek çözünürlüğe sahip görüntülerde yoğun veriler bulunmaktadır ve bu yoğun verilerden istenen detayların otomatik veya yarı otomatik tespiti yapılacak çalışmaya hız, maliyet ve doğruluk açısından katkı sağlamaktadır. Gelişmiş detay çıkarma yöntemleri sayesinde otomatik detay tespiti daha hızlı ve kolay hale gelmiştir. Bu çalışmada İnsansız Hava Aracı (İHA) ile görünür bölgede (kırmızı-yeşil-mavi bant) elde edilen yüksek çözünürlüklü ham veriler değerlendirilip nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile otomatik karayolu tespiti yapılmıştır. Nesne tabanlı sınıflandırma yöntemiyle; konumsal, spektral ve bağlamsal bilgi gibi farklı nesne özelliklerine göre sınıflandırılmanın mümkün olduğu gösterilmiştir. Çalışma sonucunda, karayoluna ait ortofoto görüntüsünden nesne tabanlı yaklaşım ile tespit edilen yol ağının yer gerçeği ile ne kadar uyumlu olduğunu belirlemek için iki farklı analiz yapılmıştır. Sınıflandırma kalitesini kontrol etmek için TTA maskesine dayalı hata matrisi yaklaşımı, halihazır harita ile uyumunu araştırmak için ise hata matrisi (Confusion-matrix) ile analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda kapa istatistiği 0.7958, genel doğruluk ve üretici doğruluğu ise sırasıyla 0.7520, 0.8158 hesaplanmıştır.

Information contained in high-resolution images in many areas such as urban planning, meteorology, forestry, mining, agriculture, geology, landscaping, and land surveying is needed for various purposes. There are dense data in images with high resolution, and automatic or semi-automatic detection of the details requested from this dense data contributes to the work to be done in terms of speed, cost, and accuracy. Automatic detail detection has become faster and easier thanks to advanced detail extraction methods. In this study, high-resolution raw data obtained in the visible spectrum (red-green-blue band) with Unmanned Aerial Vehicle (UAV) were evaluated and automatic road detection was made with an object-based classification approach. With the object-oriented classification method, it has been shown that it is possible to classify according to different object properties such as spatial, spectral, and contextual information. As a result of the study, two different analyzes were made to determine the compatibility of the road network detected by the object-oriented approach from the orthophoto image of the highway with the ground reality. Error matrix based on TTA mask approach was used to check the classification quality, and analysis was performed with an error matrix (Confusion matrix) to investigate its compatibility with the existing map. As a result of the analysis, the kappa statistic was 0.7958, the general accuracy and the manufacturer's accuracy were calculated as 0.7520, 0.8158, respectively.