Yersel referans verilerinin doğruluğunun çok zamanlı Sentinel-2 uydu görüntüleri ile araştırılması: Arpa ve Buğday örneği

IF 1.6 Q3 GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY

Geomatik Pub Date : 2023-01-23 DOI:10.29128/geomatik.1210252

O. Yaşar, Ali Yağci

{"title":"Yersel referans verilerinin doğruluğunun çok zamanlı Sentinel-2 uydu görüntüleri ile araştırılması: Arpa ve Buğday örneği","authors":"O. Yaşar, Ali Yağci","doi":"10.29128/geomatik.1210252","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Ülkemizde uzaktan algılama görüntüleri ve yöntemleri ile tarım ürün deseni belirlemek amaçlı birçok çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalarda sınıflandırma algoritmasının eğitilmesi ve sonuçlarının doğrulanması için çeşitli kaynaklardan oluşturulan yersel referans veriler kullanılmaktadır. Ancak, bazı çalışmalarda bu referans veri setlerinde hatalar bulunduğu ortaya konmuştur. Bu çalışmada, Yozgat ili Merkez ilçesi için bir firmadan alınan yersel referans verilerinin güvenirliği Sentinel-2A ve Sentinel-2B uydu görüntüleri kullanılarak araştırılmıştır. Geliştirilen yöntemde, uydu görüntülerinden oluşturan parsel zaman serileri her ürünün ortalama karakteristik Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI) eğrisi ile iteratif olarak karşılaştırılmaktadır. Daha sonra, korelasyon ve ortalama en kısa mesafe değerleri kullanılarak hatalı etiketlenen tarım ürünleri bulunmaktadır. Yöntem, arpa ve buğday tarım ürünleri ile test edilmiştir ve tüm hatalı etiketlenen parseller başarılı bir şekilde bulmuştur. Yöntemde, kullanıcıya herhangi bir eğitim verisi seçimi yaptırmadan otomatik olarak karar vermektedir. Bundan dolayı, veri indirme ve parsel sınırlarını düzeltilmesi dışındaki tüm işlemlerin otomasyonu Python programlama dili ve çeşitli açık kaynaklı kütüphaneler ile sağlanmıştır.","PeriodicalId":33776,"journal":{"name":"Geomatik","volume":"490 1","pages":""},"PeriodicalIF":1.6000,"publicationDate":"2023-01-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Geomatik","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.29128/geomatik.1210252","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"GEOSCIENCES, MULTIDISCIPLINARY","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Ülkemizde uzaktan algılama görüntüleri ve yöntemleri ile tarım ürün deseni belirlemek amaçlı birçok çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmalarda sınıflandırma algoritmasının eğitilmesi ve sonuçlarının doğrulanması için çeşitli kaynaklardan oluşturulan yersel referans veriler kullanılmaktadır. Ancak, bazı çalışmalarda bu referans veri setlerinde hatalar bulunduğu ortaya konmuştur. Bu çalışmada, Yozgat ili Merkez ilçesi için bir firmadan alınan yersel referans verilerinin güvenirliği Sentinel-2A ve Sentinel-2B uydu görüntüleri kullanılarak araştırılmıştır. Geliştirilen yöntemde, uydu görüntülerinden oluşturan parsel zaman serileri her ürünün ortalama karakteristik Normalize Edilmiş Bitki İndeksi (NDVI) eğrisi ile iteratif olarak karşılaştırılmaktadır. Daha sonra, korelasyon ve ortalama en kısa mesafe değerleri kullanılarak hatalı etiketlenen tarım ürünleri bulunmaktadır. Yöntem, arpa ve buğday tarım ürünleri ile test edilmiştir ve tüm hatalı etiketlenen parseller başarılı bir şekilde bulmuştur. Yöntemde, kullanıcıya herhangi bir eğitim verisi seçimi yaptırmadan otomatik olarak karar vermektedir. Bundan dolayı, veri indirme ve parsel sınırlarını düzeltilmesi dışındaki tüm işlemlerin otomasyonu Python programlama dili ve çeşitli açık kaynaklı kütüphaneler ile sağlanmıştır.

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

Geomatik

自引率

33.30%

发文量

审稿时长

30 weeks