1302120002 1302130068 1302150039 1302150049 Emrah Kurtoğlu Gamze Dinçar Liva Gizem Göze Ali Kadir Ulu 17.10.2016
SPEKTRAL İMGELER Bir malzeme için yansıyan, yutulan veya iletilen ışınım miktarları dalga boyuna bağlı olarak değişir.bu önemli özellik sayesinde farklı nesneleri ya da sınıfları ayırt etmek olanaklıdır. Aşağıdaki görüntüde yeryüzündeki bazı maddelerin spektral yansımaları gösterilmektedir.çalışmanın amacına göre, bir görüntüde ayırt edilmek istenen maddeler değişecektir.analistler, daha iyi bir analiz yapmak için, spektral imgelerden yararlanarak kullanılması gereken spektral bantları belirlemektedirler.
Dijital Görüntü Uzaktan Algılama görüntüleri dijital formlarda kayıt edilir ve bilgisayarlar tarafından görüntüye dönüştürülmek üzere işlenir.bir uzaktan algılama sisteminde algılayıcı enerjiyi(ışığı) algılar,ölçer ve miktarını bilgisayarın okuyabileceği bir sayıya çevirir.yörüngedeki uzay aracı bu kodları sinyaller ile yeryüzündeki uydu yer istasyonuna gönderir. Bu sinyaller alınarak sayı dizilerine çevrilir,sıra ve sütunlar bir gri değerine denk gelen sayı ile ifade edilir ve bir dijital görüntü oluştururlar.kısaca sayılar küçük resim elemanlarına çevrilirler ve bir araya geldiklerinde görüntünün tamamını oluştururlar.dijital görüntüyü oluşturran resim elemanlarına piksel adı verilir.her piksele ait olan ve temsil edilen alandan gelen ortalama ışınımı veren değer DN ile gösterilir.bu değerler genelde 0-255 arasındadır.
Dijital Görüntünün Özellikleri Çözünürlük bir görüntüleme sisteminde kayıt edilen detayların ayırt edilebilirlik ölçüsüdür.uydu görüntüleri için farklı çözünürlükler tanımlanmaktadır: Radyometrik Çözünürlük Uzaysal Çözünürlük Zamansal Çözünürlük
Görüntü Elde Etme Renkler,üç ana rengin (kırmızı yeşil mavi) farklı oranda karıştırılmasıyla elde edilir.insan gözü sadece görünür bölgedeki dalga boylarını algılamaktadır. Optik görüntüler oluşturulurken, sırasıyla kırmızı yeşil ve mavi bantlara ait görüntüler bilgisayar ekranında görüntülendğinde doğal renkli görüntü,diğer tüm bantların görüntülenmesi durumunda ise yapay renkli görüntüler elde edilir. Yapay görüntüler,özellikle insan gözünün duyarlı olmadığı bir spektral bölgedeki yansımaya ilişkin bilgi sağlayarak gözün algılamadığının görünür hale getirildiği görüntüler olup bazı uygulama alanları için önemlidirler. 1)DOĞAL RENKLİ KOMPOZİT 2)YAPAY RENKLİ KOMPOZİT
Atmosfer Etkisi Yeryüzüne gelen güneş enerjisi atmosfer tarafından soğrulma(yutulma), dağıtılma ve yansıtılma gibi işlemler sonucu değiştirilmektedir.soğrulmanın nedeni, çok atomlu moleküllerin titreşim ve dönemlerinin değişik enerji seviyelerine geçişi olduğu kadar atom ve moleküle bağlı elektronların farklı enerji seviyesine geçişindendir.
Görüntü Zenginleştirme Görüntüler pek çok histogram işlemleri ve filtreme metodları ile zenginleştirilebilir. Histogram: Histogram bir görüntüdeki yansıma değerlerinin grafik gösterimidir.grafikte, yansıma değerleri (genellikle 0-255) x ekseni üzerinde ve bu değerlerin görüntüde tekrar etme sıklığı ise y ekseninde görülmektedir. Bir görüntünün belli dağılıma sahip yansıma değerleri üzerinde işlemler yapılarak görüntüde istenen özellikler daha belirgin hale getirilebilir.
A.Görüntü Dönüşümleri Görüntü dönüşümleri, genellikle iki veya daha fazla görüntüden yararlanılarak ilgilenilen özelliklerin daha fazla ortaya çıktığı yeni bir görüntünün oluşturulması işlemidir.temel görüntü dönüşümleri görüntüye uygulanan basit aritmetik işlemlerdir.örneğin; görüntü çıkarma işlemi genellikle farklı tarihlerde alınmış olan görüntülerin arasındaki farklıları bulmak için yapılan bir uygulamadır.görüntü bölme veya orantılama işlemleri de sıkça kullanılan dönüşümlerdir. B.Veri Entegrasyonu Veri entegrasyonu farklı kaynaklardan elde edilen bilgilerin daha iyi ve daha çok bilgi elde etmek üzere birleştirilmesidir.bu kapsama çok zamanlı, çok çözünürlüklü, çok algılayıcılı veri kombinasyonları kullanılabilir. Bir uzaktan algılama veri setinin sınıflandırılmış harita formatında olan sonuçları, başka bir veri kaynağı olan Coğrafi Bilgi Sistemlerini (CBS) güncelleştirmede kullanabilir.farklı veri setlerini ve kaynaklarını bir arada kullanmak çok iyi sonuçlara ulaşmak için iyi bir yaklaşımdır.
ALGILAYICI TEKNOLOJİSİ Uzaktan Algılama teknolojisi yüksek çözünürlükte kaynakların çok daha verimli yönetilmesine olanak vermektedir. Çözünürlük, detayların ayırt edilebilme gücünü belirtir. Bir uydu görüntüsünün çözünürlüğünden bahsedildiği zaman; spektral, geometrik ( mekansal konumsal ) radyometrik zamansal olmak üzere dört farklı çözünürlük açısından incelenmelidir.
1.Spektral Çözünürlük Görüntünün elektromanyetik spektrumda kapladığı aralığın(bant aralığı)büyüklüğüdür. Daha iyi bir spektral çözünürlük, özel bir kanal veya bant için daha dar dalga boyu aralığı demektir. Yani, bir bant veya kanalın spektral çözünürlüğü ne kadar yüksekse, o bant veya kanalın duyarlı olduğu bir başka deyişle, alım yapılan dalga boyu aralığı o kadar dar demektir. Örneğin renkli filmler siyah beyaz filmlere göre daha ayrıntılı dalga boylarında görüntü aldıklarından dolayı daha fazla bilginin alınmasına olanak verir.
Elektromanyetik Spektrumda dalga boylarına ve frekanslarına göre bantların adlandırılması ve fikir vermesi açısından dalga boylarının cisimlerle karşılaştırılması
2.Mekansal Çözünürlük Uydular üzerinde bulunan algılayıcının yer örnekleme aralığı olarak ifade edilebilir. Yer örnekleme aralığı genellikle bir pikselin yerde kapsadığı alan olarak tanımlanmaktadır. Bir çok uzaktan algılama aygıtında hedef ile platform arasındaki mesafe görüntünün detayı ve toplam alan hakkında bilgi almada önemli rol oynar. Konumsal çözünürlük algılayıcı tarafından belirlenebilecek en küçük ayrıntı olarak da tanımlanabilir. Bir objeye ait özelliklerin tanımlanabilmesi çözünürlük hücresinin büyüklüğüne ve yansıma derecesine bağlıdır. Bu çözünürlük hücresindeki ortalama yansıma algılayıcı tarafından kaydedilecektir. Sadece büyük özelliklerin tanımlanabildiği görüntüler düşük konumsal çözünürlüğe sahip görüntülerdir. Yüksek çözünürlüklü görüntülerle de ince ayrıntılar görülebilir.
3.Radyometrik Çözünürlük Bir algılayıcının elektromanyetik enerjinin büyüklüğüne karşı duyarlılığını ifade eder. Görüntüleme sisteminin radyometrik çözünürlüğü enerjideki küçük farklılıkları ayırma yeteneği ile tanımlanır.diğer bir anlatımla bu, kaydedilen enerjinin bölündüğü bit sayısıdır. Örneğin, 8 bit veride her pikselin veri dosya değeri 0 dan 255 e kadar uzanırken 7-bit veride her pikselin veri dosya değeri sadece 0 dan 127 ye kadardır. Yani 8- bit veride kaydedilen enerji 256 (28) parlaklık değerine, 7-bit veride ise 128 (27) parlaklık değerine ayrılır. Aşağıdaki fotoğrafta farklı radyometrik çözünürlükte aynı yere ait görüntünün nasıl olduğu verilmiştir.
4.Zamansal Çözünürlük Görüntüde seçilebilen en küçük nesnenin boyutudur. Dijital görüntüde çözünürlük piksel boyutuyla sınırlıdır,yani bir nesnenin boyutu pikselden daha küçük olamaz. Görüntüleme sisteminin gerçek çözünürlüğü en başta sensörün ani görüş alanıdır. Bu, çok kısa zaman içinde ani olarak görüntülenen alanın büyüklüğüdür. Piksel boyutu örnekleme uzaklığı ile tayin edilir. Arazi kullanımındaki değişimlerin izlenmesinde çok büyük öneme sahiptir. Farklı zaman periyotlarında yer yüzeyi üzerinde aynı alanın görüntüsünü toplayabilmek uzaktan algılama verilerinin uygulanmasının en önemli unsurlarından biridir. Objelerin spektral özellikleri zamanla değişebilir ve bu değişimler çok zamanlı görüntünün kıyaslanması ve toplanması ile saptanabilir.
Görüntülemedeki zaman faktörü şu durumlarda önemlidir: Sürekli bulutlar yer yüzeyinin sınırlı olarak açık (temiz) görünmesini sağlar (Tropik bölgelerde, sık sık) Kısa süren olayları görüntüleme ihtiyacı(taşkınlar, petrol saçılmaları gibi) Çok zamanlı kıyaslamalarda ihtiyaç duyulur (örneğin; yıldan yıla bir orman hastalığının yayılması) Zamanla bir objenin görünümünün değişmesiyle yakın benzerlikteki objelerden (buğday/mısır) onu ayırt edebilmek için kullanılabilir.
GÖRÜNTÜLERİN SINIFLANMASI Dijital görüntülerde farklı özellik tipleri, doğal spektral yansıtma ve yayma özelliklerine bağlı olarak farklı sayısal değerler içeren kombinasyonlar oluşturmaktadır. Bu farklılıktan yararlanılarak aynı spektral özellikleri taşıyan yer yüzündeki nesneler sınıflandırılabilmektedir. Amaç uydu görüntülerindeki her pikseli spektral özelliklerine göre farklı gruplara ayırmak ve pikseli yansıtma değerlerine göre yer yüzünde karşılık geldiği kümeye atamaktır. Sınıflandırma işleminin gerçekleştirilmesinde dikkat edilecek hususlar şunlardır: Algılayıcı, algılama zamanı ve spektral bantların amaca uygun olarak seçimi. Yer yüzü özelliklerini ortaya koyabilecek kontrol alanlarının seçimi. Amaca yönelik sınıflandırma algoritmaların seçimi. Belirlenen bu özelliklerin tüm görüntüye uygulanması ve görüntülenmesi. Sonuç görüntülerinde doğruluk değerlendirmelerinin yapılması.
Sınıflandırmanın Genel Adımları
Sınıflandırma Yöntemleri SINIFLANDIRMA YÖNTEMLERİ Pixel-Tabanlı Obje-Tabanlı Kontrollü Sınıflandırma Kontrolsüz Sınıflandırma En Büyük Benzerlik Yöntemi En Küçük Uzaklık Yöntemi Paralel Sınıflandırma Yöntemi
1.Pixel Tabanlı A.Kontrollü Sınıflandırma Bu yöntemde çalışma alanındaki yer yüzü özelliklerini tanımlayan yeteri sayıdaki örnek bölgeler kullanılarak, sınıflandırılacak her bir cisim için spektral özellikleri tanımlı özellik dosyaları oluşturulur. Bu dosyaların görüntü verilerine uygulanması ile her bir piksel hesaplanan olasılık değerlerine göre en çok benzer olduğu sınıfa atanmaktadır.
Kontrollü Sınıflandırma Yönteminin Temel Aşamaları Kontrollü sınıflandırma yöntemleri, aşağıdaki aşamaları içerir; Yeryüzünü kaplayan sınıfların sayısı ve bunların hangi görüntüde sınıflandırılacağına karar verilmesi, Çalışma alanındaki daha önceki bilgiler kullanılarak, belirlenmiş sınıflardan örnek piksel seçilmesi,( belirlenen her bir eğitim örneği en az 30 piksel içermelidir.) Belirli sınıfların parametrelerini hesaplamada algoritma kullanılarak örneğe uygulanır, Görüntüdeki her piksel algoritmalar sınıflamasından bir tanesi kullanılarak istenilen sınıflardan biri içerisine yerleştirilir. Sonuçta sınıflandırılmış görüntü elde edilir. Tematik haritalar veya istatistik özellikli çizelgeler üretilir. Kontrollü sınıflandırma işleminde; En Büyük Benzerlik Paralelyüz En Küçük Uzaklık adı verilen çeşitli sınıflandırma yöntemleri kullanılmaktadır.
a.en Büyük Benzerlik Yöntemi Bu algoritma, veri tabanındaki spektral farklılıklardan yararlanarak işlem yapar. Spektral farklılıklar sadece objenin farklı yansımasından değil, ayrıca uydu görüntüsünün çözünürlüğünün düşük olması, topoğrafik etkiler, atmosferdeki su moleküllerinden kaynaklanan sis ve gürültü gibi etmenlerden de kaynaklanabilir.
b.en Küçük Uzaklık Yöntemi Her bir tanımlama dosyasının ortalama vektörü hesaplanır. Pikselin her bir sınıf ortalamasından uzaklığı Öklid e göre hesaplanır. Öklid Uzaklığı ise Pisagor Teoremi temel alınarak bir pikselin diğer piksele olan uzaklığının ölçüm yöntemidir (Image Analyst User Guide, 1997) Pikseller, en yakın ortalama vektörün sınıf bilgisine atanarak bölümlere ayrılır. Çok basit ve en kolay sınıflandırma yöntemidir, ancak birden fazla sınıfın sınırları içerisinde yer alan pikseller genellikle en küçük sınıfın içerisinde değerlendirilmeye alınır.
c.paralelyüz Yöntemi Uygun tanıtılan verinin her bir spektral ögesinin histogramları denetlenerek belirli bir standarda getirilir İki boyutlu alanda, dikdörtgenler her bir sınıf için tanıtım verileri etrafında oluşturulur. Üst ve alt alanlar tanıtılır ve bu sınıfın her bir ögesinin karakterleri için alan değeri kullanılmak üzere tanımlanır. Bununla birlikte, bu alanda ki bütün ögeler çok boyutlu kutu veya parallelepiped olarak tanımlanır.
B.Kontrolsüz Sınıflandırma Çalışma bölgesinde özellikleri bilinen yeterince örnekleme bölgesi (test bölgesi) veya istatistiksel bilgi bulunmadığı durumlarda, spektral olarak ayrılabilir sınıflar belirlenmekte ve bunlardan bilgi elde etme yoluna gidilmektedir. Bu sınıflar görüntü dijital değerlerindeki doğal gruplaşmalara bağlı olup, oluşan spektral sınıfların ne olduğu önceden bilinmemektedir. Oluşan sınıfların özellikleri bölgeye ait hava fotoğrafları, topografik haritalar ve daha önce elde edilmiş var olan bilgilerle karşılaştırılarak belirlenir.
2.Obje Tabanlı Bu sınıflandırma yönteminde pixel boyutunda gruplanmış veriler yerine oluşturulan segmentler kullanılır. Segment, belli bir gri değerine veya aralığa sahip ve bu gri değerleri grubunu temsil eden alanlar olarak nitelendirilebilir. Bu alanlar seçilen segment parametrelerinin değerlerine göre görüntüde farklılık gösterir. Segment parametreleri, görüntünün özelliklerine göre ve yapılacak sınıflandırmaya göre birden fazla Level değerleri oluşturularak belirlenir ve amaca en uygun parametreler sınıflandırma işlemi için kullanılır.
GÖRÜNTÜ SINIFLANDIRMASININ DOĞRULUK DEĞERLENDİRMESİ Uzaktan algılamada görüntü sınıflandırmalarında doğruluk, bir piksele tahsis edilen sınıf etiketi ile gerçek sınıf arasındaki uygunluğu gösterir. Gerçek sınıf, gerek hava fotoğraflarından gerekse de mevcut harita ve planlardan doğrudan veya dolaylı olarak gözlenebilir. Doğruluk değerlendirmesinde çok kullanılan yöntem hata matrislerinin (confusion matrix, contingency table) hazırlanmasıdır. Hata matrisleri sınıf bazında referans verileri(gerçek- yersel veriler) ile otomatik sınıflandırma sonuçları arasındaki ilişkiyi karşılaştırır.
Hata Matrisi Matrisin sütun elemanları örnekleme veri setine ilişkin değerleri gösterirken, satır elemanları sınıflandırılmış piksel verilerini göstermektedir. Doğru arazi örtüsüne sınıflandırılmış örnekleme veri seti pikselleri ana köşegen(diagonal) üzerinde bulunmaktadır.
Doğruluk Kriterleri Hata matrislerinden çeşitli sınıflandırma doğruluk kriterleri türetilebilir. Toplam doğruluk,doğru biçimde sınıflandırılmış piksellerin toplam sayısının (köşegen toplamı) referans piksellerin toplam sayısına bölünmesiyle elde edilir. Matrisin köşegeni üzerinde bulunmayan elemanları ihmal hatası veya dahil etme hatasını temsil eder. Üretici doğruluğu,her sınıf içinde doğru olarak sınıflandırılmış piksellerin sayısını, bu sınıf için kullanılan örnekleme veri seti pikselleri sayısına bölerek bulunur ve verilen bir arazi örtü türünün örnekleme seti piksellerinin ne kadar iyi sınıflandırılabildiğini gösterir. Kullanıcı doğruluğu,her sınıf içinde doğru sınıflandırılmış piksel sayısını, bu kategori içinde sınıflandırılan piksellerin toplam sayısına bölünmesiyle bulunur ve dahil etme hatası nı gösteren bir ölçüdür. Bu doğruluk değeri, herhangi bir sınıfa atanan bir pikselin bu sınıfı gerçekte temsil etme olasılığını gösterir.
KAYNAKÇA Coşkun, G. 2007: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri ders notu http://www.erolkodak.com/uzaktan-algilamagis/ http://ormuh.org.tr/arsiv/files/fotogrametri%2 0ve%20Uzaktan%20Algilama%20Notlari.pdf www.irfanakar.com http://www.academia.edu/3518573/ https://www.hvkk.tsk.tr/trtr/havacılık_köşesi/özel_siteler/keşif_uydu_k omutanlığı/genel_bilgiler/çözünürlük_değeri