Spektral indeksler kullanarak arazi örtüsü/kullanımı sınıflarının spektral imzalarının belirlenmesi ve etiketlenmesi

Günümüzde uzaktan algılama teknolojilerinin hızlı gelişimi, kullanıcıların veri analizi noktasında güçlü ve etkili alternatifler geliştirmenin yollarını aramasına yol açmıştır. Uydu görüntülerinden arazi sınıflarının üretimi için kullanılan sınıflandırma yaklaşımlarından biri kontrolsüz sınıflandırma yöntemleridir. Kontrolsüz sınıflandırma yaklaşımı, çalışılan alanla ilgili ön bilgi gerektirmemesi, eğitim verisi olmadan çalışması gibi özelliklerinden dolayı kontrollü sınıflandırma yöntemlerine göre daha kullanışlı bir yaklaşımdır. Ancak bu yaklaşım da sonuç üretebilmek için eğitim verisi gerektirmese de sınıf sayısı, öğrenme oranı, iterasyon sayısı gibi farklı parametreler gerektirmektedir. Bunun yanında, kontrolsüz sınıflandırma yönteminin sağladığı sonuçların doğruluk oranları eğitim verisi kullanılmadığından kontrollü sınıflandırmaya göre genellikle daha düşüktür. Yeryüzü ile ilgili yapılan çalışmaların başarısı kullanılacak bilginin doğruluğu ve güvenilirliği ile yakından ilişkilidir. Bununla birlikte söz konusu bilgilerin hızlı ve ekonomik bir şekilde elde edilebilmesi önemli bir ihtiyaçtır. Bu çalışmada, Sentinel-2 uydusuna ait multispektral görüntüler kullanılarak çalışmalarda en çok kullanılan arazi örtüsü sınıflarının görüntü üzerinde otomatik tanımlanabilmesi için spektral imza kütüphanesi oluşturmak amacı ile pilot bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Bu doğrultuda Türkiye'nin yedi bölgesine ait ocak, nisan, temmuz ve ekim ayı Sentinel-2 görüntüleri incelenmiştir. Bu görüntüler üzerinden spektral indeksler hesaplanmış ve arazi örtüsü sınıflarını ayırt eden değer aralıkları belirlenmiştir. Bu işlemler sonucunda Sentinel-2 uydusuna ait görüntülerde belirlenen arazi örtüsü sınıflarında spektral indeks değer aralığı kütüphanesi oluşturulmaya çalışılmış ve bu değer aralıklarının otomatik etiketleme işlemlerine altlık teşkil etmesi amaçlanmıştır.