Dergiler / İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi / 2006 / Cilt: 56 - Sayı: 2

Landsat ETM verilerinde topoğrafik normalizasyonun sınıflandırma doğruluğu üzerindeki etkisi

Effect of topographic normalization on classification accuracy in landsat ETM data

Sayfa
57–75
Yayın Tarihi
2022-10-18
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Farklı topoğrafik koşullar altında algılanmış uydu verilerinde, aynı objeler farklı yansıma değerleri göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Topoğrafık düzeltme, birçok uzaktan algılama uygulamasında önemli bir ön işlem adımıdır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Farklı topoğrafik koşullar altında algılanmış uydu verilerinde, aynı objeler farklı yansıma değerleri göstermektedir.
💡
Sonuç & Katkı:En yüksek toplam doğruluk, Minnaert yöntemine göre düzeltilen görüntüden elde edilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Alan Parametreleri

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.

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.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

KOÇ, A., YENER, H., ÇOBAN, H. O. (2022). Landsat ETM verilerinde topoğrafik normalizasyonun sınıflandırma doğruluğu üzerindeki etkisi. İstanbul Üniversitesi Orman Fakültesi Dergisi, Cilt: 56 - Sayı: 2, 57–75. https://ajindex.com/articles/554451

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (11)

  1. ANONİM 2000:
  2. Orman Genel Müdürlüğü, Bolu Orman Bölge Müdürlüğü Düzce, Düzce Orman İşletme Müdürlüğü, Samandere Orman İşletme Şefliği Amenajman Planı, Ankara. ARSGISIP, 2005: Applied Remote Sensing and GIS Integration for Model Parameterization, http://www.geoinf.uni-jena.de/4784.0.html?&L=2, (Son erişim tarihi: 11.10.2005).
  3. BUHK, R., 2000: Modellbasierte Schatzung von Kronendeckungsgrad und -transparenz aus Landsat TM5 Fernerkundungsdaten unter Berücksichtigung reliefbedingter Beleuchtungseffekte, Dissertation, Freiburg im Breisgau. CAMPBELL 1996:: Introduction to Remote Sensing. Second Edition. Virginia Polytechnic Institute and State University, The Guildford Pres, New York-London. CCRS, 2005: Canada Centre for Remote Sensing, http://www.ccrs.nrcan.gc.ca/ccrs/learn/tutorials /fundam/fundam_e.html, (Son erişim tarihi: 10.10.2005).
  4. CIVCO, D.L., 1989: Topographic Normalization,of Landsat Thematic Mapper Digital Imagery, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 55: pp. 1303-1309.
  5. COLBY, J. D., 1991: Topographic Normalization in Rugged Terrain, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Vol. 57:5, pp. 531-537. ERDAS 1991: VGA ERDAS Ver. 7.5 Field Guide. 2nd Edition.ERDAS Inc., ATLANTA, Georgia, USA.pp.394. ERDAS 1995: ERDAS Imagine Field Guide. 3.rd Edition.
  6. ERDAS Inc., Atlanta, Georgia, USA. pp.332 ERDAS 1997: ERDAS Imagine Field Guide. 4.th Edition. ERDAS Inc., 2801 Buford Highway, NE Atlanta, Georgia, 30329-2137 USA. pp.656. ERDİN, K., 1986:
  7. Fotoyorumlama ve Uzaktan Algılama, İ.Ü. Orman Fakültesi Yayınları, İ.Ü.Yayın No: 3404, O.F. Yayın No: 381, İstanbul, 183 s. GU, D.; GILLESPIE A., 1998: Topographic Normalization of Landsat TM Images of Forest Based on Subpixel Sun-Canopy-Sensor Geometry, Remote Sensing of Environment, Vol. 64, pp. 166-175.
  8. JENSEN, J.R., 1996: Introductory Digital Image Processing, Prentice-Hall Series in Geographic Information Science, ISBN: 0-13-205840-5, USA, 316 p. KAHABKA, H., 2000: Erfassung von neuartigen Waldschaden mit Landsat TM Satellitenbilddaten auf Basis eines bestehenden Stichprobennetzes, Dissertation, Freiburg. KENNEWEG, H., 2002: Neue methodische zur Fernerkundung in den Bereichen Landschaft, Wald und râumliche Planung, S. Dech el al. (Hisg.), Tagungsband 19. DFO-Nutzerseminar, 15-16 Oktober, s 127-137.
  9. KRAUS, K.; SCHNEIDER. W., 1990:
  10. Fernerkundung, Bant 1, Physikalische Grundlagen und Aufnahmetechniken, ISBN 3-427-78661-7,
  11. Dümmler Verlag, Bonn. LILLESAND, T.M.; KIEFER, R.W., 1999: Remote Sensing And