İnsansız hava aracı ile elde edilen veriler yardımıyla yol tespiti

Teknolojinin gelişmesi ile veri toplama yöntemleri, dünya yüzeyi hakkında daha fazla bilgi edinme fırsatı sunmaktadır. Elde edilen verilerdeki yoğunluk, bu verilerdeki anlamlı olanların çıkarımını zorunlu kılmıştır. Önceleri, istenen detayların çıkarılması operatörler tarafından manuel olarak yapılmaktaydı. Bu durum zaman ve maliyet yönünden olumsuz karşılanmaktadır. Gelişen detay çıkarma yöntemleri sayesinde, ihtiyaç duyulan nesnelerin otomatik tespiti daha hızlı ve kolay hale gelmiştir. İnsansız Hava Aracı (İHA) ile elde edilen yüksek çözünürlüklü görüntülerden bilgi almak için bir nesnenin ve çevresinin mekânsal ve spektral bilgilerini kullanmamız gerekir. Bu tür uzaktan algılanan verilerden bilgi elde etmek için piksel tabanlı yaklaşımlar uygulanırsa yalnızca spektral bilgi kullanılır. Bu nedenle, piksel tabanlı yaklaşımlar yüksek çözünürlüklü görüntü sınıflandırmasını karşılayamaz ve bilgi çıkarma yalnızca gri düzey eşikleme yöntemlerine dayandırır ve bu da kullanıcının büyük verilerle uğraşmasını gerektirir. Bu durum zengin bilgi içeriğine sahip yüksek çözünürlüklü görüntülerde uygulanan piksel tabanlı sınıflandırma yönteminde bina, yol, park vb. kesin sınırlar içeren kentsel alanlardan hassas veri çıkarımı oldukça güçleştirir. Bu eksiklik mevcut bilgi işlem teknolojilerine bağlı olarak gelişmiş görüntü analiz ve sınıflandırma yaklaşımlarını da beraberinde getirmiştir. Dolayısıyla günümüz görüntü işleme ve uzaktan algılama teknolojilerinde, nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımları yoğunlukla kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada benzer konumsal çözünürlüğe sahip ortofoto görüntüleri kullanılarak nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi ile yolların ve benzeri hatların belirlenen kural ve işlemler ile otomatik tespiti amaçlanmıştır. Bu tez çalışmasında, İHA ile toplanan veriler fotogrametrik tekniklerle değerlendirilmiş ve Definiens eCognition yazılımında nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılarak yol tespiti yapılmıştır. Nesne tabanlı sınıflandırma yöntemiyle; algılanan verilerin mekansal, spektral ve bağlamsal bilgi gibi farklı nesne özelliklerine göre uzaktan sınıflandırılmasının mümkün olduğu gösterilmiştir. Daha sonra, jeodezik yöntemle çizilen vektör veriler ile tespit edilen yolların karşılaştırılması yapılmıştır. Tez kapsamında görünür ve kızılötesi bölgede elde dilen görüntüler kullanılarak beş farklı çalışma yapılmıştır. İHA ile elde edilen ham veriler değerlendirilip nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı ile sayısal ortamda otomatik yol tespiti ve sınıflandırılması yapılmıştır. Çalışma sonucunda ortofoto görüntüsünden nesne tabanlı yaklaşım ile tespit edilen yollar ile hâlihazır harita ve elle sayısallaştırma sonucu elde edilen yollar kullanılarak istatiksel analiz yapılmıştır. Yapılan beş farklı çalışmada kullanıcı doğrulukları %85 ile %91 arasında değişmektedir. Genel doğruluklar ise en düşük 0.7520 en yüksek 0.8768 hesaplanmıştır. Karşılaştırılması sonucunda, elde edilen sonuçların güven aralığı içerisinde olduğu tespit edilmiştir. Bu durum, nesne tabanlı sınıflandırma yönteminin; mekânsal çözünürlüğün resimlerdeki spektral yansıma değeri ile artması durumunda, yol detaylarının otomatik olarak belirlenmesine olumlu katkıda bulunabileceğini göstermektedir.