Dergiler / Resilience / 2019 / Cilt: 3 - Sayı: 2
Nesne Tabanlı Sınıflandırma ile Taşkın Alanlarının Analizi
- Dergi
- Resilience
- Sayfa
- 369–385
- DOI
- —
Özet
Modern uzaktan algılama (UA) sistemleri, dünyadaki hemen hemen tüm disiplinler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır ve kapsamları gün geçtikçe artmaktadır. Günümüzde, uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerini bilgisayar teknolojisi ve görüntü işleme teknikleri ile değerlendirme imkânı; mevcut arazi kullanımının belirlenmesi ve çevresel değişimlerin geçici olarak belirlenmesi ile mümkün olmuştur. Uzaktan algılama teknikleriyle arazi örtüsü haritaları oluşturmanın temel prensibi alanın görüntülerini sınıflandırmaktır. Arazideki zamana bağlı değişimler, uydulardan elde edilen uzaktan algılama verilerinin işlenmesi ve sınıflandırılmasıyla tespit edilebilir. Deprem olaylarının, sellerin, yangınların, toprak kaymalarının ve çığların meydana geldiği alanlarda afet sırasında ve sonrasında yapılan çalışmalarda kullanılacak kaynakların doğru ve etkin kullanılması önemlidir. Afet öncesi, sırası ve sonrasında gelişmiş teknoloji sensörlerinin etkin kullanımı; afet etkisini azaltma, tespit, müdahale ve afet bölgesini yenilemek için afet yönetimi adımlarında önemli faydalar sağlar. Bu noktada uzaktan algılama verileri, özellikle zaman içinde felaket bölgelerinde meydana gelen değişiklikleri izlemek için başvurulan kaynakların başında gelmektedir. Çalışmamızda taşkın alanları, afet bölgesine ait afet öncesi ve sonrası değişimini gösteren çok bantlı uydu görüntülerinden yararlanılarak nesne tabanlı sınıflandırma yaklaşımı kullanılarak belirlenmiş ve sınıflandırılması yapılmıştır. Uydu verilerinden tespit edilen taşkın alanları CBS ortamına aktarılarak taşkın alanın afet öncesi ve sonrasına ait analizleri yapılmıştır. Sonuçlara göre değişimlerin büyüklüğü ve önemi göz önünde bulundurularak değerlendirmeler yapılmıştır.
Abstract
Modern remote sensing systems are used extensively by almost all disciplines around the world and their scope is increasing day by day. Nowadays, the possibility of evaluating the remote sensing data obtained from satellites with computer technology and image processing techniques; It was made possible by determining the current land use and temporarily determining the environmental changes. The main principle of creating land cover maps with remote sensing techniques is to classify the images of the area. The temporal changes of the terrain can be detected by processing and classifying the remote sensing data from the satellites. Correct and effective use of resources to be used during and after disasters is important in areas where earthquake events, floods, fires, landslides, and avalanches occur. Effective use of advanced technology sensors before, during and after disasters; It provides significant benefits in disaster management steps to mitigate, identify, respond to, and renew disaster zones. At this point, remote sensing data is one of the main sources used to monitor the changes that occur especially in disaster areas over time. In our study, flood areas were determined and classified using object-oriented approach by using multi-band satellite images showing the change before and after the disaster. The flood areas determined from the satellite data were transferred to the GIS environment and the flood area was analyzed before and after the disaster. According to the results, evaluations were made considering the magnitude and importance of the changes.