Mediterranean shrub classification using multi-temporal multi-spectral satellite images

Ekolojik dengenin korunmasında çok önemli bir rol oynayan çalılıklar, Akdeniz ekosistemlerinin önemli bir bölümünü oluşturur. Bununla birlikte, bunların bileşimleri, dağılımları ve dinamikleri iyi anlaşılmamıştır. Alyansların dinamiklerini açıklayan modeller kurmak için bunların dağılımını büyük ölçekte bilmek gereklidir. Bu modeller, araştırmacıların bunların ekosistemlerdeki rollerini değerlendirmelerine ve iklim değişikliğine verdikleri yanıtları tahmin etmelerine yardımcı olacaktır. Gerekli alyans dağılım haritaları ancak uzaktan algılama teknikleri kullanılarak üretilebilir. Bu çalışma, Türkiye'nin güneyinde Akdeniz bölgesinde alyans düzeyinde ormanlık / çalılık haritalarını, çeşitli makina öğrenme tekniklerini kullanarak uydu görüntülerinden üreten bir algoritma sunmaktadır. Çok-zamanlı görüntüler, bitki örtüsü fenolojisinden bilgi elde etmek için kullanılmaktadır. Topoğrafik ve meteorolojik veriler de sınıflandırmayı iyileştirmek için kullanılmaktadır. Çapraz-geçerleme, 7452 poligonluk saha ölçüm verileri kullanılarak gerçekleştirilmektedir. Sonuçlar, ayrıntılı ve doğru maki çalıları sınıflandırmasının, sayısal yükseklik modelleri ve çok-bantlı ve çok-zamanlı uydu görüntülerinin bir birleşimini kullanarak mümkün olduğunu göstermektedir. Çevresel özniteliklerin uzaktan algılamadan elde edilenlere eklenmesi sınıflandırma doğruluğunu %16 arttırmıştır. Rastgele Orman (RO) algoritmasının Destek Vektör Makinası ve İkinci Derece Ayırtaç Analizi algoritmalarına göre sınıflandırma doğruluğunu sırasıyla %35.9 ve %13.9 arttırdığı bulunmuştur. RO sınıflandırmasıyla elde edilen makinin alyans seviyesi sınıflandırma haritaları nihai olarak %64.0-82.1 toplam doğrulukla üretilmiştir. Büyük ölçekli çalı sınıflandırma yönteminin doğal kaynak yönetimi ve diğer ekolojik uygulamalar üzerinde önemli etkileri olacaktır.