Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği A.B.D., Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MESUT YILMAZ
Danışman: Mustafa Türker
Özet:
Bu tez çalışmasında, Gediz ovasının bir bölümünde bulunan tarımsal ürünler 2017 çok zamanlı Sentinel 2 uydu görüntüleri kullanılarak tespit edilmiştir. Tespit edilen ürünler Gediz ovasında yoğun biçimde bulunan biber, buğday, domates, mısır, patlıcan, pamuk, üzüm, yonca ve zeytindir. Arazi gerçeği verisi büyük çoğunlukla çiftçi kayıt sistemi verisinden oluşturulmuştur. Çiftçi kayıt sistemi verileri parsel parsel incelenmiş ve arazi çalışması ile doğrulanmıştır. Sınıflandırma işlemleri rastgele orman algoritması ile segment bazlı olarak gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma işlemleri Sentinel 2 uydusunun mavi, yeşil, kırmızı ve yakın kızılötesi bantları kullanılarak yapılmıştır.
Farklı tarihlerde alınmış 8 uydu görüntüsü seçilmiştir.
Her tarihteki uydu görüntüsü için NDVI(Normalized Difference Vegetation Index–Normalleştirilmiş
Fark Bitki İndeksi) bantları üretilmiştir. NDVI ve orijinal bantlar ile
segmentler oluşturulmuştur ve her segment için spektral özellik olan ortalama
ve standart sapma; doku bantı olan homojenlik, faklılık ve entropi bantları
üretilmiş ve sınıflandırma doğruluğuna olan etkileri incelenmiştir. Rastgele
orman algoritmasının en önemli özellik fonksiyonu sonucunda çıkan en önemli 4
özellik mayıs, temmuz, eylül ve ekim NDVI görüntüleridir. Sınıflandırma en
önemli 4 bantın farklı kombinasyonları ile de gerçekleştirilmiştir. Doku ve
standart sapma bantları ilave edilmiş özellik kombinasyonları sınıflandırma
doğruluğunu yaklaşık %0.5 ile %3 oranında düşürmüştür. En yüksek doğruluğa
sahip olan özellik kombinasyonu 0.9365 kappa değeri ile Orijinal bantlar+NDVI
bantlarıdır. En önemli 4 özellik ile yapılan sınıflandırma sonucu ise 0.9156
kappa değerine sahiptir. Tek tarihle yapılan sınıflandırmalar en önemli 3
özellik olan mayıs, temmuz ve eylül NDVI bantları ile gerçekleştirilmiştir.
Kappa değerleri sırasıyla 0.5865, 0.6349, 0.5738’dir. En önemli 3 özelliğin
ikili kombinasyonları ile yapılan sınıflandırma sonucu kappa değerleri “mayıs
temmuz” 0.7678, “mayıs eylül” 0.8628, “temmuz eylül” 0.8452 olarak bulunmuştur.
Rastgele orman algoritmasında doğrulama için kullanılan out of bag (OOB) verisi
rastgele seçildiği için her işlemde doğruluk değişebilmektedir. Ayrıca
doğruluğu rastgele orman algoritmasının 2 parametresi olan ağaç sayısı(Ntree)
ve rastgele özellik sayısı(mtry) etkilemektedir. Tüm bu değişkenler içinde en
yüksek doğruluğu elde etmek için R programında kod yazılarak rastgele orman
algoritmasının doğruluğu artırılmıştır. Kodun ismi En Yüksek Doğruluklu
Rastgele Orman (EYDRO) olarak belirlenmiştir.