Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı
Yıl: 2014 Cilt: 80 Sayı: 152 Sayfa Aralığı: 12 - 24 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022
Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı
Öz: 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.
Anahtar Kelime: Konular:
(The Use of Worldview-2 Imagery and Auxiliary Data for Land Cover and Land Use Mapping)
Öz: 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.
Anahtar Kelime: Konular:
Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Bibliyografik
- Aguilar, M.A., Saldana, M.M., Aguilar, F.J., (2013), GeoEye-1 and WorldView-2 pansharpened imagery for object-based classification in urban environments, International Journal of Remote Sensing, 34 (7):2583-606.
- Bannari, A., Morin, D., Huette, A.R., Bonn, F., (1995), A review of vegetation indices, Remote Sensing Reviews, 13(1-2): 95-120.
- Fernandes, M.R., Aguiar, F.C., Silva, J.M.N., Ferreira, M.T., Pereira, J.M.C., (2013), Spectral discrimination of giant reed (Arundo donax L.): A seasonal study in riparian areas, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 80: 80-90.
- Foody, G.M., (2004), Thematic map comparison: Evaluating the statistical significance of differences in classification accuracy, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 70(5): 627-633.
- Franklin, S.E., , R. J. Hall, L. M. Moskal, A. J. Maudie, M. B. Lavigne, (2000), Incorporating texture into classification of forest species composition from airborne multispectral images, International Journal of Remote Sensing, 21(1): 61-79.
- Garrity, S.R., Allen, C.D., Brumby, S.P., Gangodagamage, C., McDowell, N.G., Cai, D.M., (2013), Quantifying tree mortality in a mixed species woodland using multitemporal high spatial resolution satellite imagery, Remote Sensing of Environment, 129:54-65.
- Ghosh, A., P. K. Joshi, (2014), A comparison of selected classification algorithms for mapping bamboo patches in lower Gangetic plains using very high resolution WorldView 2 imagery, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 26: 298-311.
- Haralick, R.M., Shanmugam, K., Dinstein, I., (1973), Texture features for image classification, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 8(6): 610- 621.
- Hirata, Y., Tabuchi, R., Patanaponpaiboon, P., Poungparn, S., Yoneda, R.and Fujioka, Y., (2014), Estimation of aboveground biomass in mangrove forests using highresolution satellite data, Journal of Forest Research, 19(1): 34-41.
- Huang, C., Davis, L.S., Townshend, J.R.G., (2002), An assessment of support vector machines for land cover classification, International Journal of Remote Sensing, 23(4):725-749.
- Huang, X., Zhang, L.P., Zhu, T.T., (2014), Building Change Detection From Multitemporal High-Resolution Remotely Sensed Images Based on a Morphological Building Index, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 7(1): 105-115.
- Hughes, G.F., (1968), On the mean accuracy of statistical pattern recognizers, IEEE Transactions on Information Theory, 14(1):55-63.
- Jensen, J.R., (2005), Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective, 3rd edition, Pearson Prentice Hall. Kavzoglu, T., Colkesen, I., (2009), A kernel functions analysis for support vector machines for land cover classification, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 11(5): 352- 359.
- Kavzoğlu, T., Çölkesen, İ., (2010), Destek vektör makineleri ile uydu görüntülerinin sınıflandırılmasında kernel fonksiyonlarının etkilerinin incelenmesi, Harita Dergisi,144(7):73-82.
- Löw, F., U. Michel, S. Dech, C. Conrad, (2013), Impact of feature selection on the accuracy and spatial uncertainty of perfield crop classification using Support Vector Machines, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 85:102-109.
- Lu, D.S., Hetrick, S., Moran, E., (2011), Impervious surface mapping with Quickbird imagery, International Journal of Remote Sensing, 32(9): 2519-2533.
- Mathur, A. and Foody, G.M., (2008), Multiclass and binary SVM classification: Implications for training and classification users, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters, 5(2): 241-245.
- Mountrakis, G., Im, J., Ogole, C., (2011), Support vector machines in remote sensing: A review, ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 66(3): 247-259.
- Lu, D.S., Hetrick, S., Moran, E, (2010), Land cover classification in a complex urbanrural landscape with Quickbird imagery, Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 76 (10):1159-68.
- Patino, J.E., Duque, J.C., (2013), A review of regional science applications of satellite remote sensing in urban settings, Computers Environment and Urban Systems, 37: 1-17.
- Pu, R.L., Landry, S., (2012), A comparative analysis of high spatial resolution IKONOS and WorldView-2 imagery for mapping urban tree species, Remote Sensing of Environment, 124: 516-533.
- Shackelford, A.K., Davis, C.H., (2003), A combined fuzzy pixel-based and objectbased approach for classification of highresolution multispectral data over urban areas, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 41 (10):2354-63.
- Shamsoddini, A., Trinder, J.C., Turner, R., (2013), Pine plantation structure mapping using WorldView-2 multispectral image, International Journal of Remote Sensing, 34(11): 3986-4007.
- Vapnik, V.N., (1995), The Nature of Statistical Learning Theory, Springer-Verlag, New York. Xu, H.Q., (2013), Rule-based impervious surface mapping using high spatial resolution imagery, International Journal of Remote Sensing, 34(1): 27-44.
- Zhang, L., Jia, K., Li, X.S., Yuan, Q.Z., Zhao, X.F., (2014), Multi-scale segmentation approach for object-based land-cover classification using high-resolution imagery, Remote Sensing Letters, 5(1): 73- 82.
- Zhou, W.Q., Huang, G.L., Troy, A., Cadenasso, M.L., (2009), Object-based land cover classification of shaded areas in high spatial resolution imagery of urban areas: A comparison study, Remote Sensing of Environment, 113(8): 1769-1777.
| APA | ÇÖLKESEN İ, YOMRALIOĞLU T (2014). Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. , 12 - 24. |
| Chicago | ÇÖLKESEN İSMAİL,YOMRALIOĞLU Tahsin Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. (2014): 12 - 24. |
| MLA | ÇÖLKESEN İSMAİL,YOMRALIOĞLU Tahsin Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. , 2014, ss.12 - 24. |
| AMA | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. . 2014; 12 - 24. |
| Vancouver | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. . 2014; 12 - 24. |
| IEEE | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T "Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı." , ss.12 - 24, 2014. |
| ISNAD | ÇÖLKESEN, İSMAİL - YOMRALIOĞLU, Tahsin. "Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı". (2014), 12-24. |
| APA | ÇÖLKESEN İ, YOMRALIOĞLU T (2014). Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. Harita Dergisi, 80(152), 12 - 24. |
| Chicago | ÇÖLKESEN İSMAİL,YOMRALIOĞLU Tahsin Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. Harita Dergisi 80, no.152 (2014): 12 - 24. |
| MLA | ÇÖLKESEN İSMAİL,YOMRALIOĞLU Tahsin Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. Harita Dergisi, vol.80, no.152, 2014, ss.12 - 24. |
| AMA | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. Harita Dergisi. 2014; 80(152): 12 - 24. |
| Vancouver | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı. Harita Dergisi. 2014; 80(152): 12 - 24. |
| IEEE | ÇÖLKESEN İ,YOMRALIOĞLU T "Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı." Harita Dergisi, 80, ss.12 - 24, 2014. |
| ISNAD | ÇÖLKESEN, İSMAİL - YOMRALIOĞLU, Tahsin. "Arazi Örtüsü ve Kullanımının Haritalanmasında WorldView-2 Uydu Görüntüsü ve Yardımcı Verilerin Kullanımı". Harita Dergisi 80/152 (2014), 12-24. |
