Pleiades uydu görüntüsünün hava lidar verileri entegrasyonu ile nesne tabanlı sınıflandırılması ve doğruluk analizi

Uzaktan algılama teknolojileri arazi örtüsünün haritalandırılması için birçok yöntem sunmaktadır. Kentsel gelişimin artmasıyla coğrafi veri tabanlarının doğru ve etkin bir biçimde güncellenmesi ve kullanılması gerekmektedir. Nesne tabanlı sınıflandırma, yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden, arazi kullanım haritaları üretmek için etkin bir sınıflandırma yöntemidir. Topografyanın çok hızlı ve hassas bir şekilde elde edilmesine olanak sağlayan hava lidar teknolojisinden elde edilen yüksek çözünürlüklü ürünler, nesne tabanlı sınıflandırma uygulamalarına entegre edilerek sınıflandırma doğruluğu arttırılabilir. Bu çalışmada yüksek çözünürlüklü Pléiades uydu görüntüsüne, öncelikli olarak yalnız spektral verilerden yararlanarak nesne tabanlı sınıflandırma işlemi uygulanmış, sonrasında hava lidar nokta bulutu verisinden üretilen, yüksek çözünürlüklü SYM, nSYM, Intensity verileri entegre edilerek sınıflandırma doğruluğundaki değişim analiz edilmiştir. Analiz sonucunda uydu görüntülerinin sağladığı spektral bilgilerin, hava lidar verilerinden elde edilen 3 boyutlu geometrik özellikler ile birleştirilmesi, özellikle kentsel alanlarda sınıflandırma doğruluğuna katkı sağladığı görülmüştür. Sınıflandırma toplam doğruluğu ve kappa doğruluğunu sırasıyla %6 ve 0,09 oranında arttırmıştır.