Farklı görüntü sınıflandırma ve iyileştirme metotlarının arazi kullanım/arazi örtüsü haritalamasına etkilerinin incelenmesi

Azeez, Hosmand Ahmed

Farklı görüntü sınıflandırma ve iyileştirme metotlarının arazi kullanım/arazi örtüsü haritalamasına etkilerinin incelenmesi

dc.contributor.advisor	Ağca Yıldırım, Müge
dc.contributor.author	Azeez, Hosmand Ahmed
dc.date.accessioned	2019-07-05T08:05:30Z
dc.date.available	2019-07-05T08:05:30Z
dc.date.issued	2017
dc.date.submitted	2016-12-26
dc.department	Fen Bilimler Enstitüsü
dc.description.abstract	Uzaktan algılama teknolojileri ile Arazi kullanımı/Arazi örtüsü (Land Use/Land Cover-LU/LC) bilgileri çok kısa sürede, daha düşük maliyetlerle ve klasik yöntemlere göre daha objektif ölçütlerle elde edilebilmektetir. Uzaktan algılama verileri LU/LC çalışmalarının önemli bir bileşenidir. Çalışmanın genel amacı, çalışma bölgesi olan Hatay ilinin Samandağ ilçesinin LU/LC'nin mevcut durumunu uzaktan algılama görüntüleri ve farklı sınıflandırma tekniklerini kullanarak analiz etmek ve modellemektir. Çalışmanın ana amacına ulaşmak için; (a) Farklı sınıflandırma tekniklerinin (kontrollü, kontrolsüz ve obje tabanlı sınıflandırma) yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü üzerinde kullanımı ve sınıflandırma sonuçlarının kıyaslanması ve analizi ve (b) Farklı görüntü iyileştirme ve zenginleştirme tekniklerinin kullanımı, çok bantlı yeni görüntülerin oluşturulması ve bu tekniklerin doğruluk analizi sonuçlarına etkilerinin analizi ve çalışma alanının LU/LC haritalaması gerçekleştirilmiştir. Çalışmada, Ana Bileşenler Analizi (Principal Component Analysis-PCA) ve Minimum Gürültü Bölümlemesi (Minimum NoiseFraction- MNF) görüntü iyileştirme teknikleri kullanılarak bu uygulamaların doğruluk analizine olan etkileri incelenmiştir. Çalışmadan elde edilen sonuçlara göre bu çalışmada obje tabanlı sınıflandırma yöntemi %80.45 ve 0.74 kappa istatistiği ile en yüksek doğruluğu vermiştir.
dc.description.abstract	With Remote Sensing technologies, land use/land cover information can be obtained in a very short time, at lower costs and with more objective measures than classical methods. Remote sensing data is an important component of LU / LC studies. The general aim of the study is to analyze and model the current state of the LU / LC of Samandağ district of Hatay province, which is the study area, using remotely sensed images and different classification techniques. To achieve the main goal of the study: (a) Use of different classification techniques ( supervised, unsupervised, and object-based classification) on high resolution satellite images and comparison and analysis of classification results; (b) Use of different image enhancement and enrichment techniques and analysis of effects on accuracy analysis results, and (c) Modeling, monitoring and mapping LU / LC of study area. Using the principal component analysis and minimum noise partition image enhancement techniques in the study, the effects of these applications on the accuracy analysis were investigated. According to results obtained in this study, the object-based classification method gave the highest accuracy with 80.45% and 0.74 kappa statistic.
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12451/1928
dc.language.iso	tr
dc.publisher	Aksaray Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
dc.relation.publicationcategory	Tez
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subject	Uzaktan Algılama
dc.subject	Ana Bileşenler Analizi
dc.subject	Minimum Gürültü Bölümlemesi
dc.subject	Piksel Tabanlı Sınıflandırma
dc.subject	Obje Tabanlı Sınıflandırma
dc.subject	Remote Sensing
dc.subject	Principal Component Analysis
dc.subject	Minimum Noise Fraction
dc.subject	Pixel Based Classification
dc.subject	Object Based Classification
dc.title	Farklı görüntü sınıflandırma ve iyileştirme metotlarının arazi kullanım/arazi örtüsü haritalamasına etkilerinin incelenmesi
dc.title.alternative	Investigation of the effects of different image classification and enhancement methods on land use/land cover mapping
dc.type	Master Thesis