Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 14
 Görüntüleme 3
Göktürk-2 ve Hyperion EO-1 Uydu Görüntülerinden Rastgele Orman Sınıflandırıcısı ve Destek Vektör Makineleri ile Arazi Kullanım Haritalarının Üretilmesi
2019
Dergi:  
Geomatik
Yazar:  
Özet:

Çalışmada spektral özellikleri birbirine yakın arazi sınıflarını birbirinden ayırarak, Göktürk-2 uydu görüntülerinden daha doğru bir arazi kullanım haritasının üretilmesi amaçlanmıştır. Bunun için Hyperion EO1 hiperspektral uydu görüntüsünün, yüksek spektral çözünürlüğünden yararlanılmıştır. Çalışma alanı olarak spektral özellikleri birbirine yakın arazi sınıflarına sahip olan Trabzon Akçaabat ilçesinin Büyükoba yaylası seçilmiştir. Çalışmada Göktürk-2 Multispektral (GMS), Göktürk-2 Pankromatik (GPAN) ve Hyperion EO-1 hiperspektral uydu görüntüleri kullanılmıştır. Öncelikle Hyperion EO-1 hiperspektral uydu görüntüsü için atmosferik ve radyometrik düzeltmeler yapılmış, bozuk ve kullanılmayan bantların temizlenmesi için bant indirgeme işlemleri uygulanmıştır. Bant indirgeme işlemi için dalgacık tabanlı Ampirik Kip Ayrıştırma (AKA) yöntemi kullanılmıştır. Sonrasında tüm görüntüler rektifiye edilerek aynı koordinat sisteminde olması  sağlanmıştır. Görüntüler ön işlemden geçirildikten sonra GPAN, GMS ve indirgenmiş Hyperion EO- 1 (DHYP) görüntüleri ile Gram Schmidt (GS) ve Principle Component (PC) gibi görüntü kaynaştırma yöntemleri kullanılarak kaynaştırılmıştır. Kaynaştırma yöntemleriyle elde edilen kaynaştırılmış görüntüler üzerinden sınıflandırmada kullanılacak arazi kullanım sınıfları belirlenmiştir. Bu görüntüler yüksek sınıflandırma doğruluğu veren Rastgele Orman (RO) ve Destek Vektör Makineleri (DVM) yöntemleriyle sınıflandırılmıştır. Her bir sınıflandırma sonucu için doğruluk analizleri yapılmış ve elde edilen doğruluklar karşılaştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları incelendiğinde, en yüksek sınıflandırma doğruluğunun, PC kaynaştırma yöntemine göre kaynaştırılmış ve RO sınıflandırıcısı ile sınıflandırılmış görüntülerden elde edildiği gözlenmiştir. PC ile kaynaştırılmış GPAN ve GMS görüntüsü ile GPAN ve DHYP' nin kaynaştırılmış  görüntüsünün RO ile sınıflandırılması sonucu genel sınıflandırma doğrulukları sırasıyla %72.13 ve %83.06 olarak elde edilmiştir. Bu sonuçlara göre sınıflandırma doğruluğu % 11 oranında artırılmıştır. Son olarak en yüksek sınıflandırma doğruluğuna sahip olan tematik görüntü kullanılarak arazi kullanım haritası üretilmiştir.

Anahtar Kelimeler:

2019
Dergi:  
Geomatik
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Geomatik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 136
Atıf : 652
Geomatik