Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı

(The Use of Worldview-2 Imagery and Auxiliary Data for Land Cover and Land Use Mapping)

Özet

Uzaktan algılama teknolojilerindeki son gelişmeler uydu görüntülerinin analizinde ve yorumlanmasında yeni araştırma olanakları ortaya çıkarmıştır. Yüksek konumsal tarafından kaydedilen görüntüler belirli bir alandaki farklı yeryüzü objelerine ilişkin daha detaylı bilgiler sağlamaktadır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri yardımıyla şehir ağaçları, orman türleri ve su geçirmeyen yüzeyler gibi arazi kullanımı ve arazi örtüsü tiplerinin belirlenmesi son yıllarda uzaktan algılama konularındandır. Bu çalışmanın temel amacı, çok yüksek sınıflandırılmasında araştırılmasıdır. Bu amaç doğrultusunda, 8 spektral banda sahip yüksek çözünürlüklü Worldview-2 (WV2) görüntüsü arazi kullanımı ve arazi örtüsü haritası üretilmesinde kullanılmıştır. Söz konusu spektral bantlara ilave olarak 12 vejetasyon indeksi, ilk iki ana bileşen ve gri düzey eş oluşum matrisinden hesaplanan doku özellikleri yardımcı veri seti olarak uygulamada kullanılmıştır. Yardımcı veri setlerinin sınıflandırma doğruluğuna etkilerinin incelenmesi amacıyla, kombinasyonlarını içeren 8 veri seti destek vektör makineleri (DVM) sınıflandırıcı ile sınıflandırılmıştır. Sonuçlar, DVM sınıflandırıcısı ile hesaplanan en yüksek genel sınıflandırma doğruluğunun (%94,43) WV2'nin 8 spektral bandı ve doku özelliklerini içeren veri seti ile elde edildiğini göstermektedir. Genel olarak ele alındığında, bu çalışma yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında yardımcı veri setlerinin kullanımının etkinliğini göstermektedir.

Abstract

Recent developments in remote sensing technology have provided new research opportunities for analyzing and interpreting satellite imagery. Imagery acquired by high spatial and spectral resolution sensors provides more detailed information about the Earth's surface objects in a specified area. In recent years, determination of land use and land cover types including urban trees, forest types and impervious surfaces using very high resolution imagery have been one of the hot topics in remote sensing arena. The main purpose of this study is to explore the effect of auxiliary data in the classification of the very high resolution satellite images. For this purpose, Worldview-2 (WV2) imagery having high spatial resolution with eight spectral bands was utilized to produce the land use and land cover map in this study. In addition to spectral bands, 12 vegetation indices, first two principal components and texture features calculated by using gray-level co-occurrence matrix were also considered as an auxiliary data. 8 data sets consisting of different combinations of WV2 and the auxiliary data were classified using support vector machine classifier (SVM) to investigate the effect of auxiliary data sets on the classification accuracy. Results showed that the SVM classifier produced the highest classification accuracy of 94.43% with the data set including the spectral bands of WV2 imagery and textural features. Overall, this study verifies the effectiveness of using auxiliary data set in the classification of very high resolution satellite imagery.