Hiperspektral Görüntülerin Eğitimsiz Sınıflandırma Sonuçlarının Karşılaştırılması

Özet

Yeryüzü üzerindeki objelerin uzaktan algılama teknolojileri ile ayırt edilebilmelerinin en önemli nedeni, söz konusu objelerin farklı spektral özelliklere sahip olmasıdır. Uzaktan algılama sistemleri, seçilen dalga boyu bantlarında yer yüzeyindeki cisimlerden yansıyan ve yayılan enerji miktarlarını kayıt etmektedir. Hiperspektral görüntüleme birçok dar dalga boyu bandına ait imge verilerini elde etmekte ve dalga boyuna göre bir ayrışım sağlamaktadır. Hiperspektral görüntülerde her piksel için dalga boyuna bağlı bir spektrum bilgisi elde edilmesi ile piksellerin değişimi, benzerlikleri ve farklılıklarının algılanabilmesi sonucu, bölgelerin sınıflandırılması standart görüntü algılayıcılarına oranla çok daha yüksek bir başarımla sağlanabilmektedir. Bu çalışmada hiperspektral görüntülerin eğitimsiz sınıflandırma yöntemlerinin sonuçları incelenmiştir. KMeans ve ISODATA algoritmaları kontrolsüz sınıflandırma yöntemlerinde sıklıkla kullanıldıkları için bu algoritmalar ile sınıflandırma yapılmış ve elde edilen sonuçlar incelenmiştir.

Abstract

The most important reason of being able to distinguish objects on the Earth with remote sensing technology is to have different spectral properties of these objects. Remote sensing systems, record the selected wavelengths bands reflected from objects located on the surface and the amount of energy emitted. Hyperspectral imaging systems provide many images corresponding to narrow spectral bands and therefore they provide decomposition with respect to wavelength. The corresponding spectrum information is obtained for every pixel within the image. It is possible to determine changes, similarities and differences using the spectral information for each pixel within the hyperspectral image. In this study, the results of the hyperspectral images unsupervised classification methods were investigated. Because of the K-Means and ISODATA algorithms frequently used for supervised classification methods this algorithm also used for classification and the results examined.