AI Summary & Key Takeaways
AI InsightThe best overall classification accuracy was achieved from Minnaert method.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Topographic correction is an important preprocessing step required in many remote sensing applications. Because of different topographic conditions, same objects show different brightness values in the image. Forest areas of our country are commonly found in mountainous areas. Therefore, in such areas, classification accuracy obtained from classified image is negatively affected. In this study, Cosine and Minnaert topographic correction methods were used in Landsat ETM+ data. Corrected images and uncorrected image were classified according to supervised classification method. When the results of classifications were compared with each other it was determined that the topographic correction approaches yielded an improvement of the classification accuracy. The best overall classification accuracy was achieved from Minnaert method.
Özet
Topoğrafık düzeltme, birçok uzaktan algılama uygulamasında önemli bir ön işlem adımıdır. Farklı topoğrafik koşullar altında algılanmış uydu verilerinde, aynı objeler farklı yansıma değerleri göstermektedir. Ülkemiz orman varlığı da genelde dağlık alanlarda bulunmaktadır. Bu durum, uydu verileri ile orman alanlarına yönelik yapılan çalışmalarda sınıflandırma doğruluğunu olumsuz olarak etkilemektedir. Bu çalışmada, Kosinüs ve Minnaert topoğrafık düzeltme yöntemleri kullanılmıştır. Elde edilen topoğrafık etkinin giderildiği görüntüler ve giderilmediği görüntü kontrollü sınıflandırma yöntemi ile sınıflandırılmıştır. Yapılan sınıflandırmaların sonuçları karşılaştırıldığında topoğrafik düzeltme işleminin sınıflandırma doğruluğunu artırdığı görülmüştür. En yüksek toplam doğruluk, Minnaert yöntemine göre düzeltilen görüntüden elde edilmiştir.