Farklı görüntü sınıflandırma ve iyileştirme metotlarının arazi kullanım/arazi örtüsü haritalamasına etkilerinin incelenmesi

Uzaktan algılama teknolojileri ile Arazi kullanımı/Arazi örtüsü (Land Use/Land Cover-LU/LC) bilgileri çok kısa sürede, daha düşük maliyetlerle ve klasik yöntemlere göre daha objektif ölçütlerle elde edilebilmektetir. Uzaktan algılama verileri LU/LC çalışmalarının önemli bir bileşenidir. Çalışmanın genel amacı, çalışma bölgesi olan Hatay ilinin Samandağ ilçesinin LU/LC'nin mevcut durumunu uzaktan algılama görüntüleri ve farklı sınıflandırma tekniklerini kullanarak analiz etmek ve modellemektir. Çalışmanın ana amacına ulaşmak için; (a) Farklı sınıflandırma tekniklerinin (kontrollü, kontrolsüz ve obje tabanlı sınıflandırma) yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü üzerinde kullanımı ve sınıflandırma sonuçlarının kıyaslanması ve analizi ve (b) Farklı görüntü iyileştirme ve zenginleştirme tekniklerinin kullanımı, çok bantlı yeni görüntülerin oluşturulması ve bu tekniklerin doğruluk analizi sonuçlarına etkilerinin analizi ve çalışma alanının LU/LC haritalaması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Ana Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis-PCA) ve Minimum Gürültü Bölümlemesi (Minimum NoiseFraction- MNF) görüntü iyileştirme teknikleri kullanılarak bu uygulamaların doğruluk analizine olan etkileri incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre bu çalışmada obje tabanlı sınıflandırma yöntemi %80.45 ve 0.74 kappa istatistiği ile en yüksek doğruluğu vermiştir.