İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla ağaç tespiti

Günümüzde teknolojinin ilerlemesi ile birlikte her konuda olduğu gibi haritacılıkta da bilgiye ulaşmak kolaylaştı. Eskiden aylar alan veri toplama aşaması, günümüzde insansız hava araçları ile kısa sürede gerçekleştirilmeye başlandı. Yersel veri toplama yöntemlerinin aksine, insansız hava aracı ile veri toplandığında arazi ile ilgili en ufak detaylara kadar bilgi sahibi olmaya başladık. Bununla birlikte ortaya yeni bir sorun çıktı. Toplanılan bu verilerin işlenmesi ile ilgili olan bu sorun, bilgisayar başında operatörlerin uzun zamanlar harcayarak verileri işlemesi ile çözülmeye çalışsa da, yeterince verimli olmadı. Bu tez çalışmasında, veri toplamada olduğu gibi verinin işlenmesi konusunda da doğruluğa dikkat edilerek, zamandan tasarruf yapma ve işlenilen bu verilerin çeşitli coğrafi bilgi sistemlerine aktarılmasını hedeflenmektedir. Tez çalışması, RGB(Red-Green-Blue) bantları bulunan iki farklı alanda yapılmıştır. Çalışmada, insansız hava aracı ile toplanan dijital görüntüler, Pix4D yazılımında değerlendirmiş ve görüntülerden ortofoto, sayısal yükseklik modeli ve sayısal arazi modeli üretilmiştir. Üretilen bu veriler yardımı ile eCognition programında nesne tabanlı sınıflandırma yapılması hedeflenmiştir. Nesne tabanlı sınıflandırma yaparken görüntü segmentasyon aşamasında gruplara ayrıştırılıp, benzer niteliklere sahip segmentler belirlenen indis değerlerine göre sınıflandırılmıştır. Yine eCognition yazılımında kontrol verisi üretilip, hata matrisi yardımı ile doğruluk analizi yapılmıştır. Doğruluk analizi ile sınıflandırma arasındaki uyum hesaplanmıştır.