Uydu görüntüsü ve uzaktan algılama teknikleri ile arazi kullanım sınıflarının belirlenmesi

OpenAlex Turkish

Uydu sistemlerinin ve uzaktan algılama teknolojilerinin kullanım alanları oldukça genişlemektedir. Özellikle arazi kullanım sınıfları ile arazi örtü değişimlerinin belirlenmesinde sıklıkla kullanılmakta ve üretilen tematik haritalar veri kaynağı olarak sunulabilmektedir. Bu çalışmada, Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) uydu görüntüsü kullanılarak en çok benzerlik (EÇB), destek vektör makineleri (DVM) doğrusal fonksiyon, DVM radyal fonksiyon, DVM polinom fonksiyon, DVM sigmoid fonksiyon ve yapay sinir ağları (YSA) gibi kontrollü sınıflandırma teknikleri ile arazi kullanım sınıfları belirlenmiş ve haritalanmıştır. Bunun için Eleman Orman İşletme Şefliği seçilmiş ve referans veri olması için bu şefliğe ait meşcere haritası kullanılmıştır. Altı farklı kontrollü sınıflandırma tekniğinin performansını karşılaştırmak için hem sınıflandırma başarıları hem de McNemar testi kullanılmıştır. Bulgulara göre bütün sınıflandırma tekniklerine ait kappa ve genel doğruluk değerleri 0.80 ve %80 üzerinde bulunmuştur. En yüksek kappa (0,8488) ve genel doğruluk (%89,1442) değeri ise DVM polinom fonksiyon için elde edilmiştir. McNemar test sonuçlarına göre en başarılı DVM polinom fonksiyon ve YSA metodu arasında istatistiksel olarak bir fark bulunmamıştır (χ2