Tarımsal alanlarda IKONOS uydu görüntüsünden nesne tabanlı ürün deseni tespiti

Günümüzde uzaktan algılama teknolojileri ve görüntü değerlendirme yöntemlerinin gelişmesi ile birlikte, uzaktan algılama yöntemleri, tarımsal alanlarda ürün deseninin belirlenmesi ve zamana bağlı olarak değişiminin izlenmesi çalışmalarında sıklıkla tercih edilir hâle gelmiştir. Bu çalışmada keskinleştirilmiş yüksek konumsal çözünürlüklü IKONOS uydu görüntülerinden tarımsal alanlarda ürün deseninin, nesne-tabanlı sınıflandırma tekniği ile yüksek doğrulukla belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışma alanı, Bursa ili, Karacabey ilçesinin güneybatısında yer almakta ve yaklaşık 18 km × 13.5 km'lik bir tarım alanını kapsamaktadır. Nesne tabanlı sınıflandırmanın segmentasyon basamağında ölçek parametresinin belirlenmesini hızlandırmak ve otomatikleştirmek için ESP-2 (Ölçek Parametre Tahmini) yazılımı kullanılmıştır. Ayrıca, en uygun segmentasyon parametrelerin bulunması amacıyla şekil, bütünlük ve ölçek parametreleri için çeşitli kombinasyonlar denenmiştir. Sınıflandırma doğruluğunu arttırmak amacıyla, literatürde de sıklıkla kullanılmış olan homojenlik, zıtlık, farklılık, ortalama, varyans ve entropi olmak üzere altı adet GLCM doku ölçüm yöntemi belirlenmiştir. Bu yöntemler IKONOS uydu görüntüsünün orijinal bantlarına uygulanarak 24 bantlık ek veri seti elde edilmiştir. Orijinal bantlar ve elde edilen 24 bantlık ek veri seti ile birlikte toplam 29 bant kullanılarak, görüntü sınıflandırması işlemi eCognition yazılımında nesne tabanlı en yakın komşuluk sınıflandırması tekniği ile yapılmıştır. Elde edilen sınıflandırma sonuçları 2212 adet yer gerçeği verisi kullanılarak parsel bazında test edilmiştir. Yapılan doğruluk analizinde sınıflandırma sonuçları ile yer gerçekleri verilerinin %87.48 (toplam doğruluk) oranında uyumlu olduğu görülmüştür.