İNSANSIZ HAVA ARAÇLARINDAN ÜRETİLEN VERİLERİN DEĞERLENDİRİLMESİ VE AĞAÇLIK ALANLARIN SINIFLANDIRILMASI

Öz

Günümüzde uydu ve İHA verilerinden yeryüzünün üzerinde bulunan bina, yol, bitki örtüsü gibi birçok nesnenin konumu ve çeşidi hakkında kolayca bilgi toplayabiliyoruz. Fakat bu bilgilerin yani verilerin işlenmesi noktasında verilerin toplanması konusunda olduğu gibi aşama kaydedebilmiş değiliz. Veriler uzun yıllardır operatörlerin geleneksel metotlarla manuel olarak işlenmesi ile sınıflandırılmaktadır. Yarı otomatik ya da otomatik çıkarım yapılan çalışmaların çoğu, homojen nitelikler taşıyan bina ve yollarla ilgidir. Bu çalışmada, Afyon Kocatepe Üniversitesi, Ahmet Necdet Sezer Kampüsünün belirli bir alanında İnsansız hava aracı(İHA) ile elde edilen veriler kullanılarak obje tabanlı sınıflandırma metodu ile ağaçlık alanların otomatik sınıflandırılması hedeflenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• obje tabanlı,iha,fotogrametri,sınıflandırma,otomatik ağaç tespiti

Kaynakça

1. Definiens 2012, Definiens Developer XD 2.0.4. Reference Book, Definiens AG, München, Germany, https://www.imperial.ac.uk/media/imperialcollege/ medicine/facilities/film/Definiens-Developer- Reference-Book-XD-2.0.4.pdf , (03.04.2019) Benz U.C., Hofmann P., Willhauck G., Lingenfelder I., Heynen M., (2004), Multi-resolution object-oriented fuzzy analysis of remote sensing data for GIS- ready information, ISPRS Journal of Photogramemetry and Remote Sensing, 58 (3-4), 239-258
2. Tapan, K.S., Bölme, M., Eker, O., (2015). Görüntülerden Sınıflandırma Yöntemlerini Kullanarak Detayların Otomatik Olarak Belirlenmesi: Renkli Kızılötesi Hava Fotoğraflarından Ormanlık Alanlarda Yolların Belirlenmesi İçin Bir Sınıflandırma Uygulaması. TUFUAB VIII. Teknik Sempozyumu 21-23 Mayıs 2015 / Konya
3. Boyacı, D., 2012. Cbs-Uzaktan Algılama entegrasyonu ve örnek uygulama: uydu görüntülerinden detay ve otomatik öznitelik tespiti, Doktora Tezi, Selçuk Üniversitesi Harita Mühendisliği Anabilim Dalı, Konya.
4. Hofmann, P., (2001a), “Detecting Urban Features From IKONOS Data Using an Object-Oriented Approach, First Annual Conference of the Remote Sensing & Photogrammetry Society 12-14 September 2001, 28-33.
5. Baatz M. and Schape A. (2000). Multi resolution segmentation: an optimization approach for high quality multi scale image segmentation, Proceedings of Twelfth Angewandte Geographische Informations verarbeitung, Wichmann-Verlag, Heidelberg, ss.12−23.
6. Yiğit, A. Y. Ve Uysal, M. (2019). Nesne Tabanlı Sınıflandırma Yaklaşımı Kullanılarak Yolların Tespiti, Türkiye Fotogrametri Dergisi, 2019; 1(1);01-06