Uzaktan Algılama 1. Ödev Föyü

Transkript

1 Uzaktan Algılama 1. Ödev Föyü ENVI 5.2 YAZILIMI ENVI ürünleri tüm görüntü ve veri tiplerini (multisipektral,hipersipektral,lidar ve SAR) işleyen ve analiz eden önde gelen coğrafi yazılımlardan biridir. ENVI yazılımı, classic ( ) ve modern ( ) olmak üzere iki arayüze sahiptir. Daha kullanıcı dostu olması nedeniyle ENVI modern arayüzünü kullanacağız. 1) Programın Çalıştırılması Modern arayüzü açar (işletim sistemi 32 bit olanlar için) Modern arayüzü açar (işletim sistemi 64 bit olanlar için) Programın içindeki modüllerin kullanımı ve bu modüllerdeki algoritmaların matematiksel yapısını anlatan döküman.

2 Layer Manager kısmı, burada programa yüklenen görüntüler ve veri katmanları ile ilgili bilgiler gösterilir. Toolbox kısmı, programda yapılacak analizler bu kısımdan yapılır.örneğin SVM (Support Vector Machine) yöntemi ile sınıflandırma yapılacaksa bu kısımdan classification Suppervised Classification Support Vector Machine Classification seçilir. Ana pencere, programa yüklenen görüntüler bu kısımda gösterilir.

3 2) Görüntünün Programda açılması ve Kaydedilmesi Görüntülerin açılmasında files menüsüne ( ) basılır ve buradan açılacak görüntü seçilir. Bu şekilde görüntü ekrana açılmış olur. Yalnız program görüntünün yalnızca birinci bandını ekranda gösterir. Bu nedenle açılan görüntü siyah- beyaz olarak görünür. Görüntüyü renkli olarak ekranda gösterebilmek için data manager ( ) kısmına girilir. Bu kısımda açmış olduğunuz uydu görüntüsünün bütün bandlarını görebilirsiniz. Ekranda göstermek istediğiniz üç bandı tıklayarak renkli bir şekilde görüntünüzü açabilirsiniz. İlk tıklama kırmızı, ikinci tıklama yeşil, üçüncü tıklama da mavi kanalda uydu görüntüsünün bandlarını açar. Eğer True color olarak bir uydu görüntüsünü açmak istiyorsanız o uydu görüntüsünde kaçıncı band mavi,kırmızı ve yeşile denk geldiğini öğrenip ona göre kırmızı-kırmızı, yeşilyeşil, mavi-mavi şeklinde açmanız gerekmektedir. Örneğin aşağıda WorldView-2 Uydu görüntüsünün ekranda true color şeklinde açılması gösterilmektedir. WorldView 2 uydu görüntüsü data manager kısmında görüldüğü gibi 8 band içermektedir. Bu bandların 5. si Kırmızı, 3.sü Yeşil ve 2.si Mavi bandı temsil etmektedir. Aşağıdaki açılım şekli ise false color bir görüntüdür burada kırmızı kanalda uydu görüntüsünün 7.bandı (kızılötesi band) açılmıştır. Bu şekilde farklı kombinasyonlar deneyerek farklı renklerde false color görüntüler oluşturabilirsiniz.

4 File> Save As kısmından uydu görüntüsü istenilen formatta kaydedilebilir. 3) Spectral Profile Elimizdeki uydu görüntüsünde yol detaylarını daha canlı temsil edecek false color görüntü oluşturmaya çalışalım. Bu işlemi spectral profil ile kolayca yapabiliriz. Bunun için programda spectral profil ( ) simgesine tıklıyoruz.mause u aşağıdaki gibi yol üzerindeki her hangi bir piksele getiriyoruz.spectral profil şekilde görüldüğü gibi bize uydu görüntümüzdeki seçtiğimiz pikselin bandlardaki yansıma değerlerini göstermektedir.worldview -2 uydu görüntüsü 8 band olduğu için index kısmı 1 den 8 e

5 kadar gitmektedir.spectral profili incelediğimizde yol üzerindeki pikselimizin en az yansıma değerini 7. Band da verdiğini görmekteyiz. Spectral profilin üzerinde mause ile sağ tuşa basıp RGB bars ( ) kısmını seçelim. Uydu görüntümüzü 5,3,2 band kombinasyonunda açtığımızdan profilimizi bu şekilde görüyoruz.

6 Yeşil çubuğu mause ile tutup en az yansıma değeri olan 7. Banda sürükleyelim. Sonra mavi çubuğu 4. Banda sürükleyelim. Kırmızı çubuk da sabit kalsın. Bu şekilde bandların yerini değiştirdikten sonra spectral profil kısmında mause un sağ tuşuna tıklayıp load band combination ı seçiyoruz ve aşağıdaki şekilde bir görüntü elde ediyoruz.

7 Görüldüğü gibi yollar daha dikkat çekici bir şekilde mor renge dönüştü. Spectral profile bakıp, bu işlem sonrası neden yolların mor olduğunu yorumlayınız. 4) Region of Interest (ROI) tools ROI araç kutusu ( ) nu kontrollü sınıflandırmada (supervised classification) eğitim piksellerini toplamak için yada bir uydu görüntüsünden istediğimiz parçayı kesmek amacıyla kullanırız. ROI araç kutusu bize poligon, dikdörtgen, elips, çizgi ve nokta şeklinde vektörel olarak görüntü üzerinde seçim yapabileceğimiz araçları içerir. 5) Kontrollü Sınıflandırma yöntemleri için eğitim pikselleri toplama işlemleri aşağıda anlatılmaktadır. Kontrollü sınıflandırma arazi hakkındaki ön bilgilerin kullanılarak sınıflandırma işleminin yapıldığı bir sınıflandırma yaklaşımıdır. Kontrollü sınıflandırmada, Sınıflandırma işlemi öncesinde belirlenen her bir sınıf için eğitim poligonları görüntü üzerinden toplanır. Örneğin, bir uydu görüntüsünü deniz, bina, yol, yeşil alan ve toprak olmak üzere 5 sınıfa ayırmak isteyelim. İlk yapmamız gereken işlem eğitim veri setini tanımlamaktır. Bunun için ROI ye tıklanır ve deniz sınıfı için uydu görüntüsünde polygon şeklinde bir alan çevrilir. Çevirdiğimiz alana ROI Name kısmından denizi temsil edeceğinden Deniz yazabiliriz. Rengini de mavi seçebiliriz. Daha sonra ikinci sınıfımız olan bina için ROI > new ROI seçerek uydu görüntüsünde bir binaya delip burayı aynı şekilde polygon şeklinde kapatırız, bu sınıfın ismine de Bina deriz. Bu işlemi tüm sınıflar için yaparız. Bu sayede eğitim veri setlerini tanımlamış olduk. Örnek Uygulama Yeşil alan ile ilgili eğitim pikseli toplama, Öncelikle ROI ye basılır buradan geometri kısmında ilk sırada görülen Polygon a tıklanır ve ekranda yeşil alan olan bir yerde, mause ile tıklanarak istenilen alan seçilir en son sağ tuşa basılarak complete and Accept Polygon a tıklanarak polygon kapatılır. Daha sonra ROI Name Kısmından oluşturulan bu sınıfa yeşil alan şeklinde isim verilir, rengi de yeşil yapılır.

8 Yeşil Alan için oluşturduğumuz eğitim sınıfı Eğitim sınıfına isim verdiğimiz yer Eğitim sınıfı için renk ayarlama Yeşil alan eğitim sınıfı i için poligon olarak çevirdiğimiz alan Yeni Bir sınıf ekleyeceğimiz zaman New ROI ye tıklayacağız. Polygon olarak alan çevirmemiz için kullandığımız araç.

9 6) ROI ile Görüntü Kesme Elimizde ki bir görüntüyü kesmek istediğimizde, bunu ROI yi kullanarak yapabiliriz. Bunun için, kesmek istediğimiz kısmı ROI araçları(polygon, dikdörtgen..) ile çeviririz. Daha sonra Toolbox kısmından Raster Management>Resize Data ya girilir burada açılan pencerede select input file kısmında kesim işlemi yapacağımız uydu görüntüsüne tıklanır. Sonra alt kısımda Spatial Subset seçilir. Buradan ROI/EVF ye tıklanır ve açılan pencereden kesmek istediğimiz alanı gösteren (kesilecek alan) ROI seçilir. Son olarak OK a tıklanır.

10 ENVI programında başka hangi yöntemlerle görüntü kesme işlemleri yapabiliriz? Araştırınız. 7) Layer Stacking Yine Toolbox/ Rastem Management kısmının altında bulunan Layer Stacking bir görüntüdeki bandları birleştirerek tek bir görüntü oluşturmamızı sağlar. Örneğin usgs.gov web sitesinden bir LANDSAT 8 görüntüsü indirirsek 11 tane band indirmiş oluruz ( Landsat 8 11 bandlıdır). Bu bandları tek tek açtığımızda hepsi siyah-beyaz görünür. Biz bu bantları içeren tek bir görüntüyü layer stacking ile oluştururuz.

11 Toolbox>Raster Management>Layer Stacking birleştirmek istediğimiz bandları seçeriz (shift tuşuna basarak) choose file kısmından çıktı görüntümüzü kaydedeceğimiz yeri belirleriz ve OK tuşuna basarız. Bu sayade bu bandları içeren tek bir görüntü elde etmiş olduk. Örnek bir uygulama olarak, usgs.gov web sitesinden 11 bandlı Landsat 8 e ait istediğiniz bir yerin görüntüsünü indirip bandlarını birleştirebilirsiniz. Yalnız dikkat edeceğiniz nokta Landsat 8 uydusu OLI ve Thermal sensörlere sahiptir bu yüzden bu sensörlerden elde edilen bandların konumsal çözünürlükleri farklıdır. Konumsal çözünürlük piksel boyutu ile ilişkilidir. Örneğin Landsat 8 için 10 ve 11. Band Thermal band olduğundan konumsal çözünürlükleri 100 metre, 8. Band pankromatik olduğundan konumsal çözünürlüğü 15 metre, diğer bantların ise konumsal çözünürlüğü ise 30 metredir. Bu nedenle band birleştirme işlemi yaparken 30m çözünürlükteki bandları birleştirerek bir görüntü oluşturunuz. 8) ENVI TOOLBOX KISMI Programda yapacağımız bütün görüntü işleme ve analiz etme kısımlarını bu kısımdan yapılmaktadır. Classification kısmında görüldüğü gibi, Karar verme ağaçları( Decision Tree), sınıflandırma öncesi, Kontrollü Sınıflandırma (Supervised) ve Kontrolsüz Sınıflandırma bulunmaktadır. Kontrollü sınıflandırma içerisindeki 11 tane yönteme göre sınıflandırma yapılabilmektedir. Bu kontrollü sınıflandırma algoritmalarını uygulayabilmeniz için ilk olarak yukarıda anlattığımız şekilde ROI ile eğitim sınıfları oluşturmanız gerekmektedir.

12 Kontrolsüz sınıflandırmada ise, Pikseller spektral özelliklerindeki benzerliklere göre gruplandırılır ve gruplar kategorilere ayrılır. Algoritma tarafından elde edilen her bir farklı spektral küme bir sınıfı temsil eder. Görüntü üzerinden bu sınıflara göre yorumlama yapılır. Piksellerin kümelenmesi işlemlerinde eğitim verisi gibi öncül bir veri kullanılmaz. Kontrolsüz sınıflandırmada sizden sınıf sayısı, maksimumum iterasyon sayısı, change treshold değeri gibi değerler isteyip buna göre sınıflandırma yapar. Örneğin sınıf sayısını 5, iterasyon sayını 20,change treshold değerini de % 5 girip bir sınıflandırma yaptığımızda bu şu anlama gelmektedir. Sınıf sayısını 5 seçtiğimizden sonuç görüntümüz, algoritmanın pikselleri renksel değerlere göre kümeleyerek 5 sınıfa ayırması ile 5 sınıf içeren bir görüntümüz olacaktır. İterasyon sayısının 20 olması bu algoritmayı 20 kez tekrar ederek çalıştırmak anlamına gelir.20 kez çalıştıktan sonra program durur. Treshold değeri in %5 olması ise sınıflar arası piksellerin değişimi %5 in altına düştüğünde sınıflandırmanın yine otomatik olarak sonlandırılması demektir. Filtrelemeler Geometrik Dönüşümler Görüntü Kaynaştırma İşlemleri

13 Lidar verileriyle ilgili işlemler Raster Management Kısmı Spectral işlemler Renk Uzayları arası dönüşümler Yüzey modelleri ile işlemler

14 Aşağıdaki programın kullanımı ile ilgili iki tane kaynak verilmiştir. Bu kaynakları ve ENVI help kısmını inceleyiniz. Ödev Kapsamında Yapılacaklar 1) Herkes sitesinden kendi memleketine ait çok bulutlu olmayacak şekilde bir Landsat 8 uydu görüntüsünü indirsin. Görüntü indirmek için internet sitesine giriniz ve Register kısmından siteye kayıt olunuz. Karşınıza çıkan ekrandan mause ile zoom yaparak memleketinizi bulun ve tıklayın. Data set kısmına girin buradan Landsat Archieve>Pre-Collection>L8 OLI/TIRS daki kutucuğa tıklayın. Daha sonra Results kısmına tıklayın. Mevcut görüntüler Data set kısmında görünecektir. Bu görüntülerden bulutlu olmayanlardan bir tanesinde, görüntünün altında bulunan Download Options a basın. Download options a bastıktan sonra açılan indirme seçeneklerinden Level 1 GeoTIFF Data Product yazanın yanındaki Download a tıklayarak bilgisayarınıza indirin. İndirdiğiniz görüntülerin toplu bir şekilde ekran alıntısını alın ve föyünüze koyun. 2) Layer Stack ile 7 bandlı bir görüntü oluşturun. 3) Oluşturduğunuz bu görüntüyü 2. band mavi, 3. Band yeşil ve 4. Band kırmızı ya denk gelecek şekilde açın ve ekran alıntısı alıp föyünüze ekleyin. 4) İndirdiğiniz görüntüyü ROI kullanarak bir, dikdörtgen çizerek kesiniz. Kestiğiniz görüntüyü TIFF formatında ad ve soyadınız olacak şekilde kaydediniz. 5) İndirdiğiniz görüntüde yeşil alanları mavi renk ile gösterecek şekilde spektral profili kullanarak false color bir görüntü oluşturunuz. Oluşturduğunuz görüntüyü Ekran alıntısı yaparak föyünüze koyunuz. Not: Ödev dosyanızı bu adımları açıklamalı olarak yazarak ve yaptığınız sonuçları ekran alıntısı yaparak oluşturunuz. Çıktı alırken sadece 3. adımda ve 5. adımda oluşturduğunuz görüntüler renkli olsun. Diğer ekran alıntılarınız ve yazılarınız renksiz olarak oluşturabilirsiniz. Ödev veriliş Tarihi: Teslim Tarihi: Ödevler en geç saat 5.00 e kadar Arş. Gör. Ekrem SARALIOĞLU na teslim edilecektir.