Uzaktan algılanmış görüntülerden faydalanılarak obje-tabanlı sınıflandırma yöntemi ile kent merkezlerindeki detayların çıkarımı

Günümüzde, kentlerin, kaçak, çarpık ve hızlı yapılaşmasının önüne geçmek, planlama ve karar verme süreçlerini hızlandırmak gibi nedenlerle gerekli referans haritalarının sürekli güncellenmesi gerekmektedir. Bu nedenle, son yıllarda, sınıflandırma yöntemlerinde ve uydu görüntülerinde bu hızlı ve doğru veri üretimi ihtiyacına yönelik önemli gelişmeler olmuştur. Santimetre hassasiyetinde konumsal doğruluk veren görüntüler ve bu görüntülerin sınıflandırılmasında yüksek doğruluk veren yeni görüntü sınıflandırma teknikleri geliştirilmiştir. Yüksek çözünürlüklü bu görüntülerden yüksek doğrulukta ve hızlı bir şekilde çıkarım yapabilen yöntemlerden biri obje tabanlı sınıflandırma yöntemidir. Bu tez çalışmasında aynı çözünürlüklere sahip ortofoto ve WorldView-3 çok yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü kullanılarak kentsel alanlara ait detayların (bina, yol, yeşil alan) obje tabanlı sınıflandırma yöntemi ile doğru ve hızlı bir şekilde üretilmesi amaçlanmıştır. Ayrıca her iki görüntüden elde edilen sonuçların Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ortamında büyük ölçekli uygulamalarda vektör formatında kullanılabilirliği bina detay sınıfı dikkate alınarak irdelenmiştir. Bu amaçla obje tabanlı sınıflandırma sonuçlarına genelleştirme işlemi uygulanan bina detayları, mevcut halihazır harita ve uydu görüntüsü üzerinden elle sayısallaştırmadan üretilenlerle, istatistiki olarak karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda, WorldView-3 uydu görüntüsü sınıflandırma sonuçlarının ortofoto sınıflandırmasına göre üretici doğruluğunda %6, kullanıcı doğruluğunda %5, genel doğrulukta %6 ve kappa değerinde %7 daha doğru sonuç verdiği görülmüştür. Bununla birlikte, Worldview-3 görüntüsünden seçilen 20 adet binanın halihazır harita ve elle sayısallaştırma sonucu elde edilen binalara ait koordinat değerleri istatiksel analizi sonucunda belirlenen güven aralığı içerisinde tespit edilmiştir. Bu durum obje tabanlı sınıflandırma yönteminin görüntülerdeki spektral yansıma değeri ile konumsal çözünürlüğün yükselmesi durumunda bina detaylarının otomatik olarak belirlenmesine oldukça pozitif katkı verebileceği sonucunu ortaya koymaktadır.