Coğrafi bilgi sistemleri ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak kentsel alanlarda bina değişimi tespiti

REZA SHABANIZONOUZAAGH

Coğrafi bilgi sistemleri ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak kentsel alanlarda bina değişimi tespiti

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Hacettepe Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Geomatik Mühendisliği A.B.D., Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: REZA SHABANIZONOUZAAGH

Danışman: Mustafa Türker

Özet:

Güncel bina bilgisi kentsel planlama, çevresel kontrol, acil durum ve belediye çalışmaları gibi bir çok uygulama için önem arz etmektedir. Bunun için, kentsel alanlarda uydu görüntülerinden otomatik bina değişim tespiti ve coğrafi bilgi sistemleri (CBS) veri tabanlarının bina bilgisiyle otomatik güncellenmesinden yararlanarak CBS ve uzaktan algılama teknolojilerinin entegrasyonuna ihtiyaç vardır. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntülerinden otomatik bina tespiti ve değişimi günümüzde yaygın bir şekilde kullanılmaktadır.

Bu çalışmada, CBS ve yüksek çözünürlüklü uydu görüntüleri kullanılarak kentsel alanda bina değişimi tespiti yapılmıştır. Çalışma alanı olarak Ankara ili Altındağ ilçesi’nde bina değişimlerinin yoğun olduğu bir alan seçilmiştir. Yüksek çözünürlüklü uydu görüntüsü olarak, 2010 ve 2011 yıllarına ait WorldView-2 uydusu görüntüleri kullanılmıştır.

Binaların uydu görüntülerinden belirlenmesi için nesne tabanlı sınıflandırma yöntemi kullanılmıştır. İlk adım olarak, bina ve diğer kentsel nesnelerin, eCognition 8.9 yazılımı kullanılarak, çoklu-çözünürlüklü segmentasyon algoritması ile, nesnelere ait ölçek, renk ve kompaktlık özellikleri de işleme katılarak, segmentasyonu yapılmıştır. İkinci adımda, yine eCognition yazılımı ile, en yakın komşu ve nesne tabanlı sınıflandırma yöntemleri kullanılarak binalar hiyerarşi ağacı (hierarchy tree) şeklinde çıkartılmıştır. Sonraki adımda, elde edilen sonuçların iyileştirmesi için kural tabanlı sınıflandırma gerçekleştirilmiştir. Çalışma alanında yer alan binaların özellikleri dikkate alınarak, binalar için dikdörtgen, yoğunluk ve özellikle gölge sınır özellikleri kullanılmıştır. Sınıflandırılmış binalar ve manuel olarak çizilmiş referans bina verisinin ArcGIS 10.2 yazılımı ortamında karşılaştırılmak suretiyle doğruluk analizleri yapılmıştır. Doğruluk analizlerinde doğru olumlu (true positive-TP), doğru olumsuz (true negative-TN), yanlış olumlu (false positive-FP) ve yanlış olumsuz (false negative-FN) parametreleri ile duyarlık (precision), anma (recall) ve ölçümleri piksel tabanlı yöntem kullanılarak hesaplanmıştır. Ayrıca, örneğe dayalı hata matrisi de hesaplanmıştır.

Her iki yıla ait binaların tespit edilmesinden sonra, sınıflandırıma sonrası karşılaştırma (Post Classification Comparison) yöntemi kullanılarak binalardaki zamansal değişimler tespit edilmiştir. Diğer taraftan, binaların zamansal değişim tespiti yapıldıktan sonra doğruluk analizleri yapılmıştır. Bunun için, sınıflandırma doğruluğunda olduğu gibi, doğru olumlu (TP), doğru olumsuz (TN), yanlış olumlu (FP) ve yanlış olumsuz (FN) için hesaplanan değerler kullanılmıştır. Hesaplamalarda TP piksel sayısı 17969, FP piksel sayısı 1100 ve FN piksel sayısı 2695 olarak bulunmuştur. Doğruluk değerleri ise, Anma için 86.96%, Duyarlık için 94.23% ve için 90.45% olarak hesaplanmıştır.