Rastgele orman sınıflandırıcısına doku özellikleri entegre edilerek benzer spektral özellikteki tarımsal ürünlerin sınıflandırılması

Trabzon Sürmene'de yetiştirilen iki ana ürün fındık ve çaydır. Bundan dolayı, tez çalışması Trabzon-Sürmene bölgesine ait uydu görüntülerini kullanarak yetiştirilen fındık ve çay alanlarının dağılımlarını ve bu ürünlerin ekili olduğu alanların doğru ve hızlı bir şekilde belilenmesini amaçlamaktadır. Çalışmada 8 adet spektral banda (MS:2m) ve 1 adet yüksek konumsal çözünürlüklü pankromatik banda (PAN:0.5m) sahip WorldView-II uydu görüntüsü kullanılmıştır. Çalışma bölgesi farklı dönemlerde gelişim gösteren tarımsal ürünleri bünyesinde barındırdığı için hem yaz hem de kış dönemlerine ait uydu görüntüleri kullanılmıştır. Bu görüntüler Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Gentle AdaBoost (GAB) gibi makine öğrenme tabanlı yöntemler yanında klasik istatistik tabanlı En Çok Benzerlik (EÇB) yöntemiyle de sınıflandırılmış ve sonuçlar irdelenmiştir. Yaz dönemi için sadece spektral değerler kullanılarak elde edilen sınıflandırma sonuçları %79.05 genel doğrulukla RO' nun, GAB? den ~%7, DVM? den ~%10 ve EÇB? den de ~%19 daha yüksek sınıflandırma doğruluğu verdiğini göstermiştir. Kış dönemi için ise %71.84 genel doğrulukla RO, GAB? den ~%7, DVM? den ~%6 ve EÇB? den de ~%8 daha başarılı olmuştur. Ayrıca Eş Dizimlilik Matrisi (EDM), gabor ve curvelet gibi farklı özellik çıkarım yöntemleri ve NDVI bitki indeksi ve Sayısal Yükseklik Modeli (SYM) de RO' ya katılmış ve bu özelliklerin sınıflandırma başarısına katkıları irdelenmiştir. Bu yöntemler arasında en başarılı olan Gabor filtresi ve NDVI indeksi, RO? nun sınıflandırma doğruluğunu yaz dönemi için %9 oranında, kış dönemi için ise %8 oranında artırmıştır. Sonraki aşamada sınıflandırılmış görüntülerden ürün tematik haritaları ve veri tabanı oluşturulmuştur. Son olarak üretilen tematik haritalar mevcut durum ve güncel kadastral haritalar ile karşılaştırılmış ve yersel verilerle sınıflandırma sonuçları doğrulanmıştır.