Ortofotolar ile Nesne Tabanlı Görüntü Sınıflandırma Uygulaması: Van-Erciş Depremi Örneği

Abstract

Depremler, çok fazla sayıda can kayıplarına, alt yapı zararlarına, ciddi maddi kayıplara neden olan en yıkıcı doğal afetlerdir. Deprem nedeni ile yıkılmış binaların deprem sonrası tespiti önemli bir aşamadır çünkü bu tip binalar şehirler için risk oluşturmaktadır. Son yıllarda dijital fotogrametri ve uzaktan algılama teknolojileri ile uydu algılayıcıları/kamera sistemlerindeki önemli gelişmeler yeni ve farklı araştırma konu ve uygulamalarının ortaya çıkmasına neden olmuştur. 1950'li yıllardan bu yana gelişim gösteren dijital kamera teknolojisi beraberinde yüksek mekansal çözünürlük ve konumsal doğruluğa sahip ortofotoların üretimi de olanaklı hale gelmiştir. Bu ortofotolar detay çıkartımında ve tematik sınıflandırmada başarı ile kullanılmaktadır. Yüksek mekansal çözünürlüğe bağlı olarak tematik sınıflandırmada geleneksel piksel tabanlı sınıflandırma yaklaşımı yerine nesne tabanlı yaklaşım önem kazanmış ve yaygınlaşmıştır. Bu çalışma için Türkiye’nin doğusunda yer alan Van ili-Erciş ilçesi seçilmiştir. Bölgede, 23 Ekim 2011 tarihinde yerel saat ile 13:41:20’de (UTC 10:41:20) moment büyüklüğü (Mw) 7.2 olan bir deprem meydana gelmiştir. Çalışmada veri olarak depremden bir gün sonra Harita Genel Komutanlığı tarafından hasar tespiti yapmak amacıyla alınan hava fotoğraflarından üretilen ortofotolar kullanılmıştır. Deprem sonrası görüntüde ilk olarak 2 farklı dokuda alan seçilmiştir. Hem homojen hem de heterojen alanların sınıflandırılmasında ilk adım olarak en uygun parametreler seçilerek segmentasyon işlemi gerçekleştirilmiştir. Segmentasyon aşamasında çoklu çözünürlük algoritmasından faydalanılmıştır. Yapılan farklı denemeler sonucunda en uygun şekil faktörü ve renk değerleri göz önüne alınmıştır. Bir sonraki aşamada, nesne tabanlı sınıflandırmada kullanılan ve ‘kontrollü’ ve ‘kontrolsüz’ olarak adlandırılan iki farklı sınıflandırma yaklaşımı uygulanmış ve bu yöntemlerin sınıflandırma doğrulukları karşılaştırılmıştır.

Keywords

• Deprem,Yıkım Alanları,Nesne Tabanlı Sınıflandırma,Segmentasyon,Ortofoto

Application of Object Based Image Classification Using Orthophotos: A Case Study of the Van-Erciş Earthquake

Abstract

Earthquakes are the most destructive natural disasters, causing massive loss of life, infrastructure damages and serious financial losses. Earthquake-induced building damage detection is a very important step after earthquakes since such buildings pose a risk for cities. The recent advances in digital photogrammetry/remote sensing technology and satellite sensor/camera systems have inspired to emerge new and different research areas and applications. With the development of digital camera technology since 1950's, it has become possible to produce orthophotos with high spatial resolution and positional accuracy. These orthophotos are used successfully in the extraction of the details and the thematic classification. Depending on the high spatial image resolutions, the use of object-based approach has gained importance and has become widespread rather than the traditional pixel-based approach in the thematic classification. The town of Erciş in Van province, situated in the eastern part of Turkey, was selected for the study. In this region, an earthquake with moment magnitude (Mw) of 7.2 was occurred at 10:41 UTC (13:41 local time) on October 23th, 2011. In this study, the orthophotos produced from the aerial photographs taken one day after the earthquake by the General Command of Mapping for the purpose of damage detection. In the post-earthquake ortophotos, 2 different types of sites were selected as the study areas. As an initial step, segmentation process was carried out by selecting the most suitable parameters for the classification of both homogenous and heterogeneous areas. In the segmentation phase, the multi-resolution algorithm was utilized. After doing different trials, the most suitable shape factor and compactness values were considered. In the next step, two different classification approaches, namely “supervised” and “unsupervised”, used within the object based image classification were applied and their classification accuracies were compared.

Keywords

• Earthquake,Debris Areas,Object Based Image Classification,Segmentation,Orthophoto

References

1. Allen C.R.,,Active faulting in northern Turkey,California Institute of Technology,Pasadena, California, U.S.A.,English,1969
2. Baatz M., Schape A.,Multi resolution segmentation: an optimization approach for high quality multi scale image segmentation,12-23,J. Strobl, T. Blaschke, G. Griesebner,Wichmann-Verlag,Heidelberg,Proceedings of Twelfth Angewandte Geographische Informations verarbeitung,2000
3. Baltsavias E.P., Grun A., Gool L.V.,Automatic extraction of man-made objects from aerial and space images (III),426,A.A. Balkema Publishers,Lisse, Netherlands,2001
4. Baran E., Mertol H.C., Gunes B.,Damage in reinforced-concrete buildings during the 2011 Van, Turkey, Earthquakes,466–479,2014,28(3)
5. Barka A.,Neotectonics of the Marmara region,55–87,Schindler C., Pfister M.,vdf Hochschulverlag AG an der ETH,Zurich,Active tectonics of northwest Anatolia: The Marmara Poly-Project,1997
6. Benz U.C., Hofmann P., Willhauck G., Lingenfelder I., Heynen M.,Multi-resolution object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS- ready information,239-258,2004,58 (3-4)
7. Blaschke T.,Object based image analysis for remote sensing,2-16,2010,65 (1)
8. Guha-Sapir D, Hoyois Ph., Below R.,Annual Disaster Statistical Review 2012: The Numbers and Trends, Brussels: CRED; 2013,2013,http://cred.be/sites/default/files/ADSR_2012.pdf

9. Definiens Developer XD 2.0.4. Reference Book,Definiens AG, München, Germany,2012,http://www.imperial.ac.uk/ media/imperial-college/medicine/facilities/film/Definiens-Developer-Reference-Book-XD-2.0.4.pdf
10. Dewey J.W.,Seismicity of northern Anatolia,843–868,1976,66
11. Dewey J.F., Hempton M.R., Kidd W.S.F., Saroglu F., Sengor A.M.C.,Shortening of continental lithosphere: the neotectonics of Eastern Anatolia-a young collision zone,3-36,Coward M.P., Ries A.C.,,Blackwell Scientific Publications,Oxford,Collision Tectonics,1986
12. Erdik M., Yaver K., Demircioglu M., Sesetyan K.,23 October 2011 Van (Turkey) earthquake,651-665,2012,64 (1)
13. Jackson J., McKenzie D.,The relationship between plate motions and seismic tremors, and the rates of active deformation in the Mediterranean and Middle East,45–73,1988,93(1)
14. Korkmaz S.,Observations on the Van earthquake and structural failures,2015,29(1)
15. Mather P.M,Computer processing of remotely sensed images: an introduction,360,John Wiley & Sons Ltd.,1987
16. Myint S.W., Gober P., Brazel A., Grossman-Clarke S., Weng Q.H.,Per-pixel vs. object-based classification of urban land cover extraction using high spatial resolution imagery,1145-1161,2011,115 (5)
17. McKenzie D.,Active tectonics of the Mediterranean Region,109-185,1972,30(2)
18. Navulur K.,Multispectral Image Analysis Using the Object-Oriented Paradigm,184,CRC Press,Florida, U.S.A.,2007
19. Sabuncu A., Uca Avci Z.D, Sunar F.,Preliminary results of earthquake-induced building damage detection with object-based image classification,Prague, Chech Republic,2016,12-19 July,ISPRS 2016
20. Sabuncu A., Uca Avci Z.D., Sunar F.,Yüksek çözünürlüklü uydu verisi ile nesne tabanlı sınıflandırma uygulamasında mevsimsel koşulların etkisi,Adana, Turkey,2016,5-7 Ekim,6. Uzaktan Algılama-CBS sempozyumu (UZAL-CBS 2016)
21. Sengor A.M.C., Gorur N., Saroglu F.,Strike slip faulting and related basin formation in zones of tectonic escape: Turkey as a case study,227-264,Biddle K.T. and Christie-Blick N.,Strike Slip Deformation, Basin Formation, and Sedimentation,1985,37
22. Toksoz M.N., Shakal A.F., Michael A.J.,Space-time migration of earthquakes along the North Anatolian fault zone and seismic gaps,1258–1270,1979,117