Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinde Farklı Görüntü İşleme Yöntemleri ile Yağ Gülü Parsellerinin Belirlenmesi

4区农林科学

Tarim Bilimleri Dergisi-journal of Agricultural Sciences Pub Date : 2017-03-14 DOI:10.15832/tbd.66302

R. Ersan, Levent Başayiğit

{"title":"Yüksek Çözünürlüklü Uydu Görüntülerinde Farklı Görüntü İşleme Yöntemleri ile Yağ Gülü Parsellerinin Belirlenmesi","authors":"R. Ersan, Levent Başayiğit","doi":"10.15832/tbd.66302","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bu calismada amac, yuksek cozunurluklu uydu verisinde iki farkli yontem kullanilarak yag gulu (Rosa damascena) dikili alanlarin parsel bazinda belirlenebilirligini arastirmaktir. Calisma, Turkiye’de yag gulu uretiminin yogun olarak yapildigi Isparta ili Guneykent Belediyesi sinirlari icerisinde yurutulmustur. Calismada temel kartografik olarak Quickbird-2 uydu verisi, uydu verilerinin siniflandirmasinda ERDAS ve e-Cognition yazilimlari kullanilmistir. Bu amacla oncelikle uydu verisinde geometrik duzeltme (rectify), goruntu keskinlestirme (pan-sharp) ve goruntu zenginlestirme (histogram equalization) islemleri yapilmis, arazide kullanilmak uzere parsellerin yer aldigi 1/5000 olcekli altlik veriler olusturulmustur. Bu veriler araziye oryantasyon amaciyla kullanilmis ve arazi calismalari yurutulmustur. Arazi calismalarinda parsel bazinda Arazi Kullanim Turleri (AKT) belirlenmis, ArcGIS yazilimi ile sayisal AKT haritasi hazirlanmistir. Daha sonra Quickbird-2 uydu verisinin 4, 3 ve 2 bant kombinasyonunda piksel ve obje tabanli siniflama metotlari kullanilarak gul parselleri belirlenmis ve en uygun siniflandirma metodu secilmistir. Kontrollu siniflandirma yontemi maksimum olabilirlik karar kurali algoritmasi ile yapilan siniflandirmada olusturulan tematik haritada gul parsellerinin uretici dogrulugu % 48.72, kullanici dogrulugu % 18.63, kappa degeri 0.1539 olarak bulunmustur. Obje tabanli siniflandirmada olcek: 100, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak gul parsel sinirlarinin en iyi belirlendigi, bu yontem ile olusturulan tematik haritada gul parsellerinin % 60.78 dogrulukta ayirt edilebildigi belirlenmistir. Ayrica obje tabanli siniflandirmada olcek: 25, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak yapilan siniflamada gul siralarinin ayirt edilebildigi gorulmustur. Yuksek cozunurluklu uydu verileri kullanilarak yapilan piksel tabanli siniflandirmada gul parsellerinin diger parsellerle karistigi, bu siniflama yontemlerinin gul parsellerinin belirlenmesinde iyi sonuc vermedigi, bunun yerine gul parsellerinin daha iyi ayirt edilebildigi obje tabanli siniflandirmanin kullanilabilecegi tespit edilmistir.","PeriodicalId":22215,"journal":{"name":"Tarim Bilimleri Dergisi-journal of Agricultural Sciences","volume":"51 1","pages":"22-33"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2017-03-14","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Tarim Bilimleri Dergisi-journal of Agricultural Sciences","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15832/tbd.66302","RegionNum":4,"RegionCategory":"农林科学","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Bu calismada amac, yuksek cozunurluklu uydu verisinde iki farkli yontem kullanilarak yag gulu (Rosa damascena) dikili alanlarin parsel bazinda belirlenebilirligini arastirmaktir. Calisma, Turkiye’de yag gulu uretiminin yogun olarak yapildigi Isparta ili Guneykent Belediyesi sinirlari icerisinde yurutulmustur. Calismada temel kartografik olarak Quickbird-2 uydu verisi, uydu verilerinin siniflandirmasinda ERDAS ve e-Cognition yazilimlari kullanilmistir. Bu amacla oncelikle uydu verisinde geometrik duzeltme (rectify), goruntu keskinlestirme (pan-sharp) ve goruntu zenginlestirme (histogram equalization) islemleri yapilmis, arazide kullanilmak uzere parsellerin yer aldigi 1/5000 olcekli altlik veriler olusturulmustur. Bu veriler araziye oryantasyon amaciyla kullanilmis ve arazi calismalari yurutulmustur. Arazi calismalarinda parsel bazinda Arazi Kullanim Turleri (AKT) belirlenmis, ArcGIS yazilimi ile sayisal AKT haritasi hazirlanmistir. Daha sonra Quickbird-2 uydu verisinin 4, 3 ve 2 bant kombinasyonunda piksel ve obje tabanli siniflama metotlari kullanilarak gul parselleri belirlenmis ve en uygun siniflandirma metodu secilmistir. Kontrollu siniflandirma yontemi maksimum olabilirlik karar kurali algoritmasi ile yapilan siniflandirmada olusturulan tematik haritada gul parsellerinin uretici dogrulugu % 48.72, kullanici dogrulugu % 18.63, kappa degeri 0.1539 olarak bulunmustur. Obje tabanli siniflandirmada olcek: 100, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak gul parsel sinirlarinin en iyi belirlendigi, bu yontem ile olusturulan tematik haritada gul parsellerinin % 60.78 dogrulukta ayirt edilebildigi belirlenmistir. Ayrica obje tabanli siniflandirmada olcek: 25, butunluk: 0.5, bicim: 0.1 parametreleri kullanilarak yapilan siniflamada gul siralarinin ayirt edilebildigi gorulmustur. Yuksek cozunurluklu uydu verileri kullanilarak yapilan piksel tabanli siniflandirmada gul parsellerinin diger parsellerle karistigi, bu siniflama yontemlerinin gul parsellerinin belirlenmesinde iyi sonuc vermedigi, bunun yerine gul parsellerinin daha iyi ayirt edilebildigi obje tabanli siniflandirmanin kullanilabilecegi tespit edilmistir.

查看原文本刊更多论文

求助全文

约1分钟内获得全文求助全文

来源期刊

Tarim Bilimleri Dergisi-journal of Agricultural Sciences 农林科学-农业综合

CiteScore

1.40

自引率

0.00%

发文量

期刊介绍： Journal of Agricultural Sciences (JAS) is an international, double-blind peer-reviewed, open-access journal, published by the Faculty of Agriculture, Ankara University. The journal invites original research papers containing new insight into any aspect of Agricultural Sciences that are not published or not being considered for publication elsewhere. Preliminary, confirmatory or inconclusive research, review articles, case and local studies and works presenting taxonomy will not be published.