Hava ve uydu platformlarından alınan görüntülerden bitki örtüsü çıkarımı ve izlenmesi

Bitki örtüsü, kentsel ısı adası etkisinin azaltılması, ekolojik dengenin sürdürülmesi, biyolojik çeşitliliğin korunması, yaşam kalitesinin iyileştirilmesi vb. gibi birçok açıdan hem kentsel hem de kırsal ortamlarda önemli bir role sahiptir. Farklılıkları ayırt etmek için görüntü işleme yöntemleri kullanılarak bitki örtüsü değişikliği tespiti yapılabilir. Bunun için farklı zamanlarda çekilen görüntülerin kullanılması gerekmektedir. Kentsel alanlarda bitki örtüsü değişikliği, şehirlerin yeşil altyapısının büyüme veya azalması açısından iyi bir gösterge olabilir. Diğer yandan, kırsal alanlardaki değişim, tarım alanlarının büyümesi veya azalması anlamına gelebilir. Bu tez çalışması, farklı mevsim ve yıllarda hava ve uydu sensörlerinden elde edilen çok zamanlı ve çok platformlu verileri kullanarak bitki örtüsü değişikliği tespit yöntemlerini araştırmayı amaçlamıştır. İnsansız Hava Araçlarına (İHA) monte edilen RGB kameralardan ve çok bantlı Yer Gözlem (EO) ii uydu sensörlerinden (Göktürk-1 ve Worldview-2) alınan görüntüler bu çalışmada veri kaynağı olarak kullanılmıştır. Çalışma alanı, veri mevcudiyeti dikkate alınarak Antalya Akdeniz Üniversitesi Kampüsü'nde yer alan koruluk bölgeden seçilmiştir. Radyometrik ve geometrik iyileştirmeler için yapılan bir dizi görüntü ön işleme yöntemi, değişiklik tespitinden önceki ilk adımları oluşturmaktadır. Görüntülerin doğru yöneltilmesi için farklı jeoreferanslama yöntemleri uygulanmıştır. Normalleştirilmiş bitki örtüsü farklılık indeksi (NDVI) ve Yeşil ve Kırmızı Oran Bitki Örtüsü İndeksi (GRVI) gibi çeşitli bitki örtüsü indeksleri, bitki örtüsünü daha iyi tanımlamak için veri setlerinden türetilmiştir. NDVI ve GRVI görüntüleri, bitki örtüsü sınıflandırması için denetimli bir makine öğrenimi (MÖ) yöntemi olan rastgele orman (RO) metodu kullanılmıştır. Doğrulama sonuçları, RO yönteminin çoklu-zamanlı, çoklu-çözünürlüklü ve çoklu-platformlu veri kümeleri için bitki örtüsü haritalaması ve karar seviyesinde değişiklik tespiti için uygun bir yöntem olduğunu göstermektedir. Ayrıca, denetimsiz bitki örtüsü haritalaması amaçlı olarak bu tezde kullanılan tüm sensörlerden elde edilen GRVI verilerine Otsu eşik-değer yöntemi uygulanmış ve başarılı sonuçlar ürettiği görülmüştür.