Hava LiDAR verilerinden tarımsal alan sınırlarının otomatik tespiti

Uydu görüntüleri, hava fotoğrafları ve LiDAR verilerinden nesne (obje) tespiti son yıllarda popüler hale gelen çalışmalar arasında yer almaktadır. Bu çalışmalar arasında özellikle son yıllarda önemi daha da artan gıda arzı ve bu arz nedeniyle yaşanan üretim sorunları düşünüldüğünde tarımsal alanların otomatik tespiti ve sınıflandırılması oldukça önemlidir. Son yıllarda sıklıkla kullanılan LiDAR teknolojisi sayesinde 3B nokta koordinatları elde edilebilmektedir. Bu 3B noktalar arazi ile arazi üzerindeki nesnelerin koordinatlarını da içermektedir. Bu nedenle çalışmada LiDAR verisi tercih edilmiştir. Çalışma kapsamında LiDAR verileri U.S. National Science Foundation, Intergovernmental Committee on Surveying and Mapping ve NOAA Offıce For Coastal Management isimli online kaynaklardan ve Körfez Haritacılık Planlama şirketinden offline bir şekilde ücretsiz olarak temin edilmiştir. LiDAR sisteminden elde edilen 3B nokta bulutu verisi ile 10 adet veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra 3B nokta bulutu verisinden elde edilen görüntüler kullanılarak, tarımsal alandaki parsel sınırları tespit edilmiştir. Bu amaçla yapılan uygulamada öncelikle nokta bulutu verisinden elde edilen yoğunluk (intensity) görüntüleri belirli filtrelerden geçirilerek K-Ortalamalar, Bulanık C-Ortalamalar ve Ortalama Kaydırma kümeleme algoritmaları ile Canny, Sobel, Roberts ve Prewitt kenar bulma algoritmaları uygulanmış ve performans analizi yapılmıştır. Bu algoritmalar için en uygun parametre değerleri tespit edildikten sonra kümeleme ve kenar bulma algoritmalarının başarısı karşılaştırılmıştır. Doğruluk analizleri için F-Skor, Yüksek Sinyal Gürültü Oranı (YSGO), Sinyal Gürültü Oranı (SGO), Ortalama Karesel Hata (OKH), Yapızal Benzerlik İndeks Ölçümü (YBİÖ) ve Korelasyon Katsayısı (KK) ölçütleri kullanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda F-Skor değerinde ortalama % 86 oranında başarı elde edildiği görülmüştür.