KISIM 5 COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ (GIS) ANALİZİ KISIM 5: GIS ANALİZİ 1

Transkript

1 KISIM 5 COĞRAFİ BİLGİ SİSTEMİ (GIS) ANALİZİ KISIM 5: GIS ANALİZİ 1

2 GIS ANALİZİ GIS Analizi, üretme, işleme ve mekansal veriyi sorgulama kısımlarını kapsar 1. Veri üretme Görüntüyü sınıflandırma (Unsupervised) 2. Veri işleme Etiketleme ve tekrar kodlama 3. Veri analizi Araştırma, bölgesel sorgulama, vb. KISIM 5: GIS ANALİZİ 2

3 GÖRÜNTÜYÜ SINIFLANDIRMA Thematik bilgi haritalanabilir ve ileride yapılacak analizlerde kullanılabilir Uydu görüntüleri, mekansal benzerliklere dayalı olarak pixellerin tabii gruplandırılmasını (clustered) içerir Bu clusters lar daha sonra bir konuya theme veya sınıfa (Class) atanır KISIM 5: GIS ANALİZİ 3

4 GÖRÜNTÜYÜ SINIFLANDIRMA Tematik bilgi, mekansal bilgiden elde edilir Sınıf 1 Bitki Veri hacmi küçülür Yerleşim Özellik analizine olanak Su Bitki Sınıf 2 Yerleşim Sınıf 3 Su KISIM 5: GIS ANALİZİ 4

5 GÖRÜNTÜYÜ SINIFLANDIRMA (ISODATA) Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique (ISODATA) sınıflandırma metodu benzer spectral özelliklere sahip pixellerin gruplandırmasını sağlar Arazi örtüsü (land covers) gibi sınıflandırmalar ISODATA metodu ile tanımlanır ISODATA gereksinimi asgari girdiler şunlardır İstenen sınıf miktarı Tekrarlama (Iterations) Yakınlaşma hatası limiti (Convergence threshold) KISIM 5: GIS ANALİZİ 5

6 SINIFLARI ETİKETLEME Arazi örtüsü sınıflarının tanınması ve adlandırılması işlemidir ISODATA Sınıf Adları Sınıf 1 Sınıf 2 Sınıf 3 Sınıf 4 Sınıf 5 Label Su Orman Çimen Tarım Yerleşim KISIM 5: GIS ANALİZİ 7

7 SINIFLARI ETİKETLEME Görüntüyü sınıflandırmada Raster Attribute Editor kullanımı RENKLERİ ATAMA TAHMİN ve TECRÜBE Orman Su Çimen Buğday DÜZENLEME Orman1 (İğne) Orman2 (Yayvan) Su1 (Derin) Su2 (Sığ) Orman3 (Karma) KISIM 5: GIS ANALİZİ 8

8 SINIFLARI TEKRAR KODLAMA VEYA BİRLEŞTİRME Benzer sınıfların birleşmesine olanak sağlar. ÖRNEK: SU Water 1(Mil li) 1(Silted) and SU 2 water (berrak) 2 (clear) Su yeni bir sınıfa tekrar kodlanır KISIM 5: GIS ANALİZİ 9

9 SINIFLARI TEKRAR KODLAMA VEYA BİRLEŞTİRME Sonuç olarak arzu edilenden daha fazla sınıf seçimi ile daha iyi sınıflandırma yapılır 102 sınıf Karma sınıfların azaltılması olasılık dahilindedir Su su Bitki1 Bitki2 kara Bitki3 Bitki4 Bitki5 KISIM 5: GIS ANALİZİ 10

10 GIS analizini yapmak için görüntü dosyası temizlenmelidir SINIFLANDIRMA ANALİZİ KISIM 5: GIS ANALİZİ 11

11 GÖRÜNTÜLERİ KÜMELEMEK (Clumping) Ayni sınıfdaki pixellerin gruplandırılması gerkmektedir KÜMELEME İşlemi Raster bölgelere benzer bitişik gruplar oluşturulur Kümeleme1 (Sınıf2) Class 1 Class 2 Kümeleme 2 Class 3 Kümeleme 3 Kümeleme 4 (Sınıf 2) Class 4 Kümeleme5 KISIM 5: GIS ANALİZİ 12

12 GÖRÜNTÜLERİ KÜMELEMEK (Clumping) CLUMP : Seçilir Renklendirilir Alan hesaplanır Parametre hesaplanır Ebada bağlı çıkarılır Mas olarak kullanılır Acquisition Manipulation Analysis KISIM 5: GIS ANALİZİ 13

13 MASKELEME İŞLEMİ (Masking) Arzu edilmeyen görüntü sahasını gizleme Orijinal görüntü Kümelenmiş görüntü Sonuç görüntü Kümeler kriterlere dayalı olarak seçilmelidir Mask dosyası üretilir KISIM 5: GIS ANALİZİ 14

14 ZONLAMA (Buffering) veya ARAMA Özelliğin çevresinde bir bölge oluşturur Araştırma Orijinal görüntü Uzaklaşma veya buffer zone istenebilir 1 pixel 15 pixel 5 pixel KISIM 5: GIS ANALİZİ 15

15 SINIFLANDIRMAYI GELİŞTİRME Knowledge Classifier seçeneği, hassas tematik sınıflandırma yapmaya veya geliştirmeye olanak sağlar KISIM 5: GIS ANALİZİ 16

16 SINIFLANDIRMAYI GELİŞTİRME ISODATA (per-pixel) kullanımı: Yüksek çözümlemeli görüntüler IKONOS / Hava fotoğrafı / Airborne scanners Metinsel (contextual) bilgiler Belirsiz (fuzzy) sınıflandırmalar Birleştirilmiş GIS analizi ve görüntü işleme teknikleri EXPERT CLASSIFIER bu bilgilerle kullanılır KISIM 5: GIS ANALİZİ 17

17 EXPERT SİSTEMLER Acquisition Manipulation Analysis Expert s Knowledge KNOWLEDGE BASE Doğru sınıflandırma Arazi örtüsü vs Arazi kullanımı KISIM 5: GIS ANALİZİ 18

18 BİLGİ TABANLARI (Knowledge Bases) Geleneksel görüntüler ve yardımcı veri kullanılır Expert s Knowledge KNOWLEDGE BASE Vektörler Spatial Models Yüksek çözümlemeli görüntü Sayısal yükseklik modelleri C Programs KISIM 5: GIS ANALİZİ 19

19 KNOWLEDGE CLASSIFIER Görüntüyü sınıflandırmada expert s knowledge seçeneği kullanılır KISIM 5: GIS ANALİZİ 20